1. Introduction à la Vision par Ordinateur

La vision par ordinateur permet aux machines de "voir" et d'interpréter le monde visuel de manière similaire aux humains. Elle est utilisée dans diverses industries pour des tâches telles que :

 
  • Classification d'images : Attribuer une ou plusieurs catégories à une image.
  • Détection d'objets : Localiser et identifier des objets dans une image ou une vidéo.
  • Segmentation d'images : Classer chaque pixel d'une image en fonction de l'objet qu'il représente.
  • Suivi d'objets : Estimer la position d'un objet dans chaque trame d'une vidéo.
 

Applications Réelles

  1. Véhicules autonomes : Détection des voies, des panneaux de signalisation et des piétons.
  2. Commerce de détail : Suivi des stocks, miroirs intelligents et magasins sans caisse.
  3. Santé : Analyse d'images médicales, détection du cancer et surveillance des patients.
  4. Agriculture : Analyse des cultures, détection des maladies des plantes et suivi des animaux.
 

2. Architectures de Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN)

Les CNN sont les architectures les plus couramment utilisées pour les tâches de vision par ordinateur. Voici quelques architectures populaires :

 
  • AlexNet (2012) : Le premier réseau convolutif profond à atteindre une précision significative sur ImageNet.
  • VGG-Net (2014) : Utilise plusieurs filtres convolutifs de petite taille pour améliorer la précision.
  • ResNet (2015) : Introduit des connexions résiduelles pour résoudre le problème du gradient évanescent dans les réseaux profonds.
  • MobileNet (2017) : Conçu pour les applications mobiles, il utilise des convolutions séparables en profondeur pour réduire les calculs.
  • EfficientNet (2020) : Utilise un facteur d'échelle composé pour améliorer les performances.
 

3. Fonctionnement des Réseaux Neuronaux Convolutifs

Un CNN se compose de trois éléments principaux :

  1. Couche de convolution : Extrait des caractéristiques de bas niveau (bords, orientation, couleur).
  2. Couche de pooling : Réduit la taille spatiale des caractéristiques extraites.
  3. Couche entièrement connectée (FC) : Effectue la classification finale.
 

Exemple : U-Net pour la Segmentation d'Images

U-Net est un modèle symétrique entièrement convolutif utilisé pour la segmentation d'images. Il comprend :

  • Un chemin contractant (encodeur) pour capturer des informations contextuelles.
  • Un chemin expansif (décodeur) pour reconstruire l'image segmentée.
  • Des connexions de saut pour préserver les informations spatiales.
 

4. Apprentissage de Représentation

L'apprentissage de représentation vise à découvrir automatiquement des caractéristiques latentes qui décrivent les données. Deux techniques courantes sont :

  1. Autoencodeurs : Compressent les données en un espace latent et reconstruisent l'entrée.
  2. Autoencodeurs Variationnels (VAE) : Apprennent une distribution de probabilité dans l'espace latent, permettant la génération de nouvelles données.
 

Exemple : Génération de Nouveaux Visages avec VAE

Les VAE peuvent générer de nouvelles images en échantillonnant des vecteurs latents à partir d'une distribution apprise. Par exemple, en utilisant le dataset CelebA, un VAE peut générer des visages réalistes.

 

5. Exemple Pratique : Segmentation d'Images avec U-Net

Voici les étapes pour entraîner un modèle U-Net pour la segmentation d'images :

 

  1. Préparation des Données :

    • Charger le dataset Oxford-IIIT Pet.
    • Appliquer des transformations (redimensionnement, retournement horizontal).

  2. Construction du Modèle :

    • Définir les couches contractantes et expansives.
    • Ajouter des connexions de saut entre les deux chemins.

  3. Entraînement :

    • Utiliser une fonction de perte comme l'entropie croisée.
    • Entraîner le modèle sur plusieurs époques.

  4. Évaluation :

    • Visualiser les masques prédits et comparer avec les vérités terrain.
 

6. Conclusion

La vision par ordinateur, combinée à l'IA générative, ouvre des possibilités infinies pour créer et interpréter des images. Les CNN et les techniques d'apprentissage de représentation comme les autoencodeurs et les VAE sont des outils puissants pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines.

 

Questions de Réflexion

  1. Quelle est la différence entre la classification d'images et la segmentation d'images ?
  2. Pourquoi les connexions résiduelles sont-elles importantes dans ResNet ?
  3. Comment les VAE diffèrent-ils des autoencodeurs traditionnels ?
Modifié le: dimanche 23 février 2025, 16:48