Travail pratique en vision par ordinateur

Premier travail pratique à rendre cette année en cours de vision par ordinateur, réalisé en février : redimensionnement 32x32 → 128x128 par deep learning. Un autoencodeur imagine, en tirant parti des connaissances issues d’un apprentissage réalisé avec une banque d’images, une image de plus forte résolution. La première image permet de vérifier la reconstruction.

Seconde image montrant les premiers résultats. De haut en bas : image 32x32, puis images 128x128 redimensionnées en nearest neighbor, en bilinéaire, et enfin avec un autoencodeur (rangée du bas). Ces images n’ont pas été apprises, les premiers résultats montrent ici que le système imagine certains détails du visage, produisant un résultat bien plus fin que la mise à l’échelle bilinéaire.

Ce travail s’est effectué sur plusieurs sessions. La procédure de redimensionnement peut être enrichie pour produire des résultats plus précis. Ces méthodes dépassent le cadre de ce premier travail à rendre.