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L'extraction désigne la capacité d'interroger un modèle d'exploration de données ou une structure d'exploration de données pour obtenir des informations détaillées qui ne sont pas exposées dans le modèle.. SQL Server 2017 fournit deux options différentes pour explorer les données de cas. Vous pouvez extraire les cas utilisés pour générer les …

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Pour obtenir les données de suivi lorsque vous effectuez le rendu, cochez l'option 3D Tracking Data (Inclure les données de suivi 3D) dans les paramètres de rendu avancés. Cette option permet d'inclure le script des données de suivi avec votre séquence d'images et votre fichier de projet dans le fichier .zip généré.

Types de modèles. Les modèles Deep Learning pré-entraînés réalisent des tâches telles que l'extraction d'entités, la classification, la rédaction, la détection et le suivi, en vue de dégager des informations pertinentes à partir de grands volumes de données. Résolvez des problèmes liés à la planification de l ...

2. Couche de mise en commun (pooling) : Le pooling est une étape qui permet de réduire le nombre de paramètres descriptifs de l'image et d'éviter le sur-apprentissage. C'est l'étape qui consiste à diminuer la taille d'une image tout en conservant le maximum d'information en passant une petite "fenêtre", généralement de 2X2 pixels …

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L'objectif ici n'est plus de classifier une image, mais de détecter les objets au sein de celle-ci, en dessinant un rectangle (on parle de bounding box) entourant le plus précisément les objets présents. De nombreux algorithmes ont déjà vu le jour : YOLO, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, SSD, RetinaNet….