Segmentation d'Images

1. Introduction à la Segmentation d'Images

1.1. Définition et objectifs de la segmentation

1.2. Importance et domaines d'application

2. Types de Segmentation d'Images

2.1. Segmentation sémantique

2.2. Segmentation d'instance

2.3. Segmentation panoptique

3. Techniques et Méthodes de Segmentation

3.1. Approches classiques (seuillage, région de croissance)

3.2. Techniques basées sur le Deep Learning (U-Net, Mask R-CNN)

4. Préparation des Données pour la Segmentation

4.1. Collecte et annotation des données d'image

4.2. Techniques d'augmentation de données pour la segmentation

5. Évaluation des Modèles de Segmentation

5.1. Métriques de performance (précision pixel par pixel, IoU)

5.2. Analyse des erreurs et ajustements de modèle

6. Outils et Bibliothèques Utilisés en Segmentation

6.1. Logiciels et frameworks (OpenCV, TensorFlow, PyTorch)

6.2. Ressources et communautés en ligne pour l'apprentissage et le support

7. Études de Cas et Applications Pratiques

7.1. Segmentation dans le diagnostic médical

7.2. Utilisation en vision par ordinateur pour véhicules autonomes

7.3. Applications en surveillance et en agriculture de précision