Jean-Francois Faudi, responsable Deep Learning chez Airbus Defense and Space | Connected Intelligence.
Twitter handle: @jeffaudi
Sujet de votre conférence
Data NoBlaBla : Mise en oeuvre de YOLOv3 en PyTorch
Cas de la détection de stockage de pétrole sur images satellite SPOT
Description de votre conférence
Cet atelier a pour objectif de montrer concrètement comment appliquer un algorithme standard comme YOLOv3 sur des images satellites. Compte-tenu du temps limité (4 heures) comparé au temps normalement consacré à ce type de sujet, nous allons présenter les grandes lignes de chaque élément de la solution et faire des petits focus techniques. L'objectif est que vous soyez capables de relancer vous même des entrainements à la fin de l'atelier.
Contenu:
Mise en place de l'environnement de travail
Analyse des données d'entrainement
Présentation des divers modules de la solutions
Entrainements rapides pour présenter les hyper-paramètres
Analyse des résultats d'un entrainement long
Visualisation des résultats
Packaging de la solution
Discussion à propos des étapes suivantes
Cet atelier est donné deux fois. Vous pouvez choisir le vendredi après-midi OU le samedi matin.
Le speaker
Jean-Francois Faudi, responsable Deep Learning chez Airbus Defense and Space | Connected Intelligence.
Sujet de votre conférence
Data NoBlaBla : Mise en oeuvre de YOLOv3 en PyTorch Cas de la détection de stockage de pétrole sur images satellite SPOT
Description de votre conférence
Cet atelier a pour objectif de montrer concrètement comment appliquer un algorithme standard comme YOLOv3 sur des images satellites. Compte-tenu du temps limité (4 heures) comparé au temps normalement consacré à ce type de sujet, nous allons présenter les grandes lignes de chaque élément de la solution et faire des petits focus techniques. L'objectif est que vous soyez capables de relancer vous même des entrainements à la fin de l'atelier.
Contenu:
Cet atelier est donné deux fois. Vous pouvez choisir le vendredi après-midi OU le samedi matin.
Informations diverses