In the past decade, one of the major success recipes for many different Computer Vision problems has been learning visual representations by performing supervised learning for ImageNet classification. And, using these learned representations, or learned model weights as initialization for other computer vision tasks, where a large quantum of labelled data might not be available.
Au cours de la dernière décennie, l’une des principales approches ayant eu du succès pour de nombreux problèmes de vision par ordinateur a été l’apprentissage des représentations visuelles en effectuant un apprentissage supervisé sur ImageNet. Les représentations et les poids alors appris ont pu être réutilisé comme initialisation pour d’autres tâches de vision par ordinateur où un grand nombre de données étiquetées pouvaient ne pas être disponibles.