Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Les réseaux de neurones convolutifs, souvent appelés CNN (Convolutional Neural Networks), sont une catégorie de réseaux de neurones profondément utiles dans le traitement et la reconnaissance des images. Ils sont particulièrement efficaces pour extraire les caractéristiques d'images grâce à leurs couches convolutives qui effectuent des opérations de convolution.
Un CNN se compose typiquement de plusieurs couches, chacune ayant un rôle spécifique: Couches convolutives: Ces couches appliquent un filtre sur l'image d'entrée, permettant d'extraire des caractéristiques telles que les bords, les textures et autres motifs complexes. L'opération de convolution fonctionne en faisant glisser un filtre sur l'image pour créer une carte de caractéristiques. Couches de pooling: Après les couches convolutives, les couches de pooling réduisent la dimensionnalité des caractéristiques sans perdre d'informations importantes. Les types de pooling les plus courants sont le maxpooling et le averagepooling, qui prennent respectivement la valeur maximale ou moyenne dans une région spécifiée. Couches entièrement connectées: En fin de réseau, les couches entièrement connectées (ou densément connectées) sont utilisées pour faire des prédictions basées sur les caractéristiques extraites. Elles sont semblables aux couches des réseaux de neurones classiques. Fonctions d'activation: Des fonctions d'activation comme ReLU (Rectified Linear Unit) sont utilisées après chaque couche convolutive pour introduire de la nonlinéarité, ce qui aide le réseau à apprendre des modèles plus complexes.
Les CNN sont largement utilisés dans diverses applications, dont: La reconnaissance faciale La classification d'images La segmentation d'images La détection d'objets
Ils sont également employés dans des domaines tels que la médecine pour l'analyse des images médicales et la véhicule autonome pour l'interprétation des environnements routiers.