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Rubrique: Ingénieur IA
Les Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN) ont révolutionné le domaine du traitement d'images, offrant des performances inégalées pour diverses tâches. Voici quelquesunes des applications les plus courantes des CNN dans ce domaine :
C'est probablement l'application la plus connue des CNN. Dans la classification d'images, un réseau bien entraîné peut identifier à quelle catégorie appartient une image donnée. Par exemple, un CNN peut être utilisé pour classifier des images de chats, de chiens, de voitures, etc.
Les CNN sont également largement utilisés pour la détection et la reconnaissance d'objets. Dans cette tâche, non seulement le réseau identifie la classe d'un objet dans une image, mais il détermine également sa position. Des algorithmes comme YOLO (You Only Look Once) et RCNN (RegionBased Convolutional Neural Networks) sont populaires pour ce type d'application.
La segmentation d'images consiste à diviser une image en plusieurs segments ou régions, souvent à des fins de reconnaissance et d'analyse. Par exemple, chaque pixel d'une image peut être classé pour appartenir à une certaine catégorie d'objet, permettant ainsi une compréhension plus fine et détaillée de la scène présente dans l'image. Les architectures telles que UNet et Mask RCNN sont fréquemment utilisées pour cette tâche.
Les CNN peuvent également être utilisés pour améliorer la résolution d'images en comblant les détails manquants. Cette technique est connue sous le nom de superrésolution. Les algorithmes de superrésolution comme SRCNN (SuperResolution Convolutional Neural Network) utilisent des réseaux convolutionnels pour générer des images haute résolution à partir d'images basse résolution.
Les CNN peuvent aussi être appliqués pour des tâches comme la traduction d'images, où une image est convertie d'un style à un autre. Par exemple, un réseau entraîné peut prendre une photo et la convertir en une peinture de style impressionniste. Des modèles comme CycleGAN (CycleConsistent Generative Adversarial Networks) sont souvent utilisés pour ces transformations.
Une autre application très courante est la reconnaissance faciale, où un CNN est utilisé pour identifier et vérifier l'identité d'une personne en fonction de son image. Cette technologie est largement utilisée dans les systèmes de sécurité et les applications de gestion des identités.
Les applications des CNN en traitement d'images sont nombreuses et variées, et elles continuent d'évoluer rapidement grâce aux avancées continues dans les architectures de réseaux et les techniques d'entraînement.
Classification d'Images, Reconnaissance d'Objets, Segmentation d'Images, Superrésolution, Traduction d'Images