« Incrément de balayage » : différence entre les versions


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== Définition ==
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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
En [[vision artificielle]], le terme incrément désigne le nombre de colonnes ou de lignes qu'on ajoute à chaque itération d'une boucle pour balayer une image.
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[[Category:Google2]]
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[[Category:scotty2]]
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== Définition ==
== Compléments ==
Dans une opération de convolution ou de pooling, delta dans chaque dimension entre deux tranches d'entrée consécutives. Par exemple, l'animation suivante montre un pas de (1,1) lors d'une opération de convolution. La tranche d'entrée suivante commence ainsi une position à droite de la tranche d'entrée précédente. Lorsque l'opération atteint le bord droit, la tranche suivante se trouve complètement à gauche, mais une position vers le bas.


[[Fichier:AnimatedConvolution.gif]]
L'application d’une [[convolution]] ou d'un [[sous-échantillonnage]] sur une image entière procède par balayage d'une petite fenêtre carrée (par exemple une zone de 3 pixels par 3 pixels).


Le déplacement de cette fenêtre se fait selon un pas ou incrément de balayage. La valeur par défaut de l’incrément de balayage est typiquement (1,1), c'est-à-dire un pixel à droite et un pixel vers le bas en fin de ligne.


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== Français ==
== Français ==
=== pas n.m.===
'''incrément'''


'''enjambement'''


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'''pas'''


== Anglais ==
== Anglais ==
'''stride'''
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]
[https://www.statsoft.fr/concepts-statistiques/glossaire/p/pas.html  Source : Statistica ]


===  stride ===
[https://www.leslibraires.ca/livres/l-apprentissage-profond-ian-goodfellow-9791097160432.html    Source : L'APPRENTISSAGE PROFOND]


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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<br/>[https://datafranca.org/lexique/pas/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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Dernière version du 18 avril 2024 à 17:13

Définition

En vision artificielle, le terme incrément désigne le nombre de colonnes ou de lignes qu'on ajoute à chaque itération d'une boucle pour balayer une image.

Compléments

L'application d’une convolution ou d'un sous-échantillonnage sur une image entière procède par balayage d'une petite fenêtre carrée (par exemple une zone de 3 pixels par 3 pixels).

Le déplacement de cette fenêtre se fait selon un pas ou incrément de balayage. La valeur par défaut de l’incrément de balayage est typiquement (1,1), c'est-à-dire un pixel à droite et un pixel vers le bas en fin de ligne.

Français

incrément

enjambement

pas

Anglais

stride

Sources

Source : Google machine learning glossary

Source : Statistica

Source : L'APPRENTISSAGE PROFOND