M2 MVA – Modèles Stochastiques pour l’analyse d’image

COURS
  1. Modèles bayésiens pour la restauration d’image (JD)  –  13/01
  2. Echantillonnage bayésien pour la restauration d’image (JD)  – 23/01
  3. Modèles gaussiens par morceaux et musique (AD)  – 30/01
  4. Modèles gaussiens pour les champs aléatoires et micro-textures (AD)  – 06/02
  5. Modèles gaussiens et GMM pour les représentations par patchs (AD)  – 13/02
  6. Transport optimal entre GMM et applications (JD)   –  27/02
  7. Entropie et modèles exponentiels (BG)    – 05/03
  8. Entropie et modèles exponentiels 2 (BG)   – 12/03
  9. Réseaux, GANs, et modèles implicites (BG)  – 19/03
SLIDES

Restauration bayésienne (cours 1 et 2)

VALIDATION

DM à rendre + Examen le jeudi 26 mars matin.

TP  en ligne sous Python 3 

Répertoire GitHub avec les TP

TP1 : TVL2 denoising and deblurring

TP2 : sampling TVL2