
Vision assistée par ordinateur
Thema UYQV


Can AI Understand a Baby’s Cry? | Senthilkumar Murugesan | TEDxKanniyakumari
L’IA peut-elle comprendre les pleurs d’un bébé ? | Senthilkumar Murugesan | TEDxKanniyakumari

Shobhit Banga, Large Scale Human Evaluations – Rethinking Evaluations for Today’s Voice Models
Shobhit Banga, évaluations humaines à grande échelle – repenser les évaluations pour les modèles vocaux d’aujourd’hui

Reno Kriz, Toward Event-Centric Video Retrieval and Summarization: (SCALE 2024 and SCALE 2026
Reno Kriz, Vers la récupération et la synthèse de vidéos centrées sur les événements : (SCALE 2024 et SCALE 2026)

Marina Meila - Contrastive Explanations: a geometric and topological view - IPAM at UCLA
Marina Meila - Explications contrastives : une vue géométrique et topologique - IPAM à UCLA

Lec 40: Depth Cues & Stereoscopic Displays
Lec 40 : Indices de profondeur et affichages stéréoscopiques

AI Imaging Reveals Hidden Differences Between Cells
L'imagerie par IA révèle des différences cachées entre les cellules

Build Multi-Camera 3D Tracking Applications with NVIDIA DeepStream 9.1 Skills
Créer des applications de suivi 3D multi-caméras avec les compétences NVIDIA DeepStream 9.1


Ils ont enfin réussi à lire les pensées d'une IA

Build Video Analytics AI Agents with Skills
Créez des agents d'IA d'analyse vidéo dotés de compétences

Accelerate Vision AI Development with AI-Powered Coding Agents
Accélérez le développement de l'IA de vision grâce aux agents de codage alimentés par l'IA

Suspicious Activity Detection with deep learning LRCN (Part 2): Image & Video Processing with opencv
Détection d'activités suspectes avec deep learning LRCN (Partie 2) : Traitement d'images et de vidéos avec opencv

Suspicious Activity Detection with deep learning LRCN (Part 1): Image & Video Processing with OpenCV
Détection d'activité suspecte avec deep learning LRCN (Partie 1) : Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV

NVIDIA DGX Spark & Reachy Photo Booth Playbook
Guide pratique NVIDIA DGX Spark et cabine photo Reachy
![[TALK 7] Image Analysis Tools - Dina Ratsimandresy](https://i.ytimg.com/vi/3FDuALm_hAI/maxresdefault.jpg)
[TALK 7] Image Analysis Tools - Dina Ratsimandresy
[TALK 7] Outils d'analyse d'images - Dina Ratsimandresy

Hands-on Machine Learning -- Deep Computer Vision Using CNNs
Apprentissage automatique pratique -- Vision par ordinateur profonde à l'aide de CNN


Building Robust Medical Imaging AI for Low Resource Settings
Construire une IA d'imagerie médicale robuste pour les environnements à faibles ressources

William Freeman: Motion Magnification and Motion Denoising
William Freeman : Amplification et débruitage de mouvement


David Mumford: Modeling Shape Computer Vision Meets the Euler Equation
David Mumford : Modéliser la forme, quand la vision par ordinateur rencontre l'équation d'Euler

Donald Geman: A Stochastic Feedback Model for Image Retrieval
Donald Geman : Un modèle de rétroaction stochastique pour la recherche d'images

CLJC Session 23 - ZoomEye: Human-Like Zooming for Multimodal LLMs
CLJC Session 23 - ZoomEye: Zoom semblable à l'humain pour les LLM multimodaux

BARCamp : Maxime Perek

How to build Visual AI Agents with NVIDIA Cosmos Reason and Metropolis
Comment créer des agents d'IA visuelle avec NVIDIA Cosmos Reason et Metropolis

CLJC Session 22 - Attention Prompting on Image for Large Vision-Language Models
CLJC Session 22 - Attention au Prompting sur Image pour les Grands Modèles de Vision-Langage

Learn Voice Agents Now, Thank Me Later (Full Beginner's Guide)
Apprenez les agents vocaux maintenant, vous me remercierez plus tard (Guide complet pour débutants)

Day 3: Christina Mesropian - From Pixels to Proof How AI is Powering Trust in the Digital Economy
Day 3: Christina Mesropian - Des pixels à la preuve : comment l'IA renforce la confiance dans l'économie numérique

Deepseek vient de faire EXPLOSER l'industrie de l'IA

Video Intelligence Is Going Agentic | James Le, TwelveLabs
L'intelligence vidéo devient agentique | James Le, TwelveLabs

A Practical Guide to Fine-Tuning and Deploying Vision Models | Zac Carrico, Apella
Guide pratique pour affiner et déployer des modèles de vision | Zac Carrico, Apella
![[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Лекция 7: Segmentation](https://i.ytimg.com/vi/EL-AwxRfqzM/sddefault.jpg)
[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Лекция 7: Segmentation
[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Leçon 7 : Segmentation
![[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Семинар 6: Object Detection](https://i.ytimg.com/vi/yu9UH-kEDJc/sddefault.jpg)
[ИАД, осень 2025] Методы глубокого обучения. Семинар 6: Object Detection
[ИАД, automne 2025] Méthodes d'apprentissage profond. Séminaire 6 : Object Detection

Video Intelligence Is Going Agentic | James Le, TwelveLabs
L'intelligence vidéo devient agentique | James Le, TwelveLabs

CLJC Session 21 - Compositional Visual Reasoning: Why It Matters and What Holds Us Back
CLJC Session 21 - Raisonnement visuel compositionnel : pourquoi c'est important et ce qui nous retient

Episode 58: BRATS Africa: Building Inclusive AI in Radiology
Épisode 58 : BRATS Afrique : Construire une IA inclusive en radiologie

Stanford CS231N Deep Learning for Computer Vision | Spring 2025 | Lecture 16: Vision and Language
Stanford CS231N Apprentissage profond pour la vision par ordinateur | Printemps 2025 | Cours 16 : Vision et langage

Stanford CS231N Deep Learning for Computer Vision | Spring 2025 | Lecture 15: 3D Vision
Stanford CS231N Deep Learning for Computer Vision | Spring 2025 | Lecture 15: Vision 3D

Stanford CS231N Deep Learning for Computer Vision | Spring 2025 | Lecture 10: Video Understanding
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