« Architecture prédictive à vecteurs sémantiques joints pour les images » : différence entre les versions
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'''I-JEPA''' | '''I-JEPA''' | ||
<!--Learns by creating an internal model of the outside world, which compares abstract representations of images (rather than comparing the pixels themselves). I-JEPA delivers strong performance on multiple computer vision tasks, and it’s much more computationally efficient than other widely used computer vision models. The representations learned by I-JEPA can also be used for many different applications without needing extensive fine tuning.-->==Sources== | |||
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[https://ai.facebook.com/blog/yann-lecun-ai-model-i-jepa Source : meta] | [https://ai.facebook.com/blog/yann-lecun-ai-model-i-jepa Source : meta] | ||
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[https://project.inria.fr/bigvisdata/files/2021/01/cours10.pdf Source: INRIA] | [https://project.inria.fr/bigvisdata/files/2021/01/cours10.pdf Source: INRIA] | ||
[[Catégorie: | [[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
Dernière version du 6 juillet 2024 à 11:06
Définition
Architecture ou modèle qui apprend en créant un représentation sémantique interne (représentation latente ou espace latent) du monde extérieur permettant la comparaison de représentations abstraites d’images. L'APPVSJ-I offre de bonnes performances dans la réalisation de plusieurs tâches de vision artificielle.
Compléments
L'architecture prédictive à vecteurs sémantiques joints, proposée par la société Meta, serait plus efficace en termes de calcul que d'autres modèles courants de vision artificielle et s'adapterait plus facilement à des situations inconnues.
Français
architecture prédictive à vecteurs sémantiques joints pour les images
APPVSJ-I
modèle prédictif à plongements joints pour les images
APPJ-I
Anglais
image joint embedding predictive architecture
I-JEPA
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
