Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La reconnaissance d'images et la classification sont parmi les applications les plus connues et les plus largement utilisées des Convolutional Neural Networks (CNN). Ces techniques permettent de catégoriser des images dans des classes prédéfinies basées sur leur contenu visuel, ce qui est fondamental pour diverses applications pratiques, allant de la recherche d'images à la surveillance de la sécurité.
L'algorithme de reconnaissance d'images commence par prétraiter les images pour les rendre aptes à l'analyse par le CNN. Les étapes de prétraitement peuvent inclure la redimensionnement des images, la normalisation des pixels, et parfois l'augmentation des données pour améliorer la robustesse du modèle.
Un CNN conçu pour la classification d'images suit typiquement une architecture composée de plusieurs couches de convolution et de pooling suivies de plusieurs couches complètement connectées (Fully Connected Layers). Voici les principaux composants :
Convolution : Cette opération permet d'extraire des caractéristiques locales de l'image en appliquant des filtres (ou noyaux) de différentes tailles et formes. Ces filtres détectent des motifs tels que des bords, des textures, et des formes simples.
Pooling : Cette étape réduit la dimensionnalité des représentations tout en conservant les caractéristiques importantes, ce qui permet de réduire le nombre de paramètres et d'améliorer l'efficacité de calcul.
Fully Connected Layers : Ces couches prennent les caractéristiques extraites par les couches de convolution et de pooling pour effectuer la classification finale. Les neurones de ces couches sont connectés à tous les neurones de la couche précédente, ce qui permet de combiner les caractéristiques pour prédire la probabilité des différentes classes.
Les performances d'un modèle de classification d'images avec CNN sont évaluées à l'aide de diverses métriques telles que la précision, le rappel et le F1score. Ces métriques aident à comprendre comment le modèle se comporte sur les ensembles de données de test et s'il y a une nécessité d'améliorer ou de tuner les hyperparamètres du modèle.
Les applications pratiques de la reconnaissance d'images et de la classification par CNN comprennent : Recherche d'images sur Internet Détection de visages Lecture automatique de plaques d'immatriculation Assistance médicale par imagerie Surveillance et sécurité
Ces applications montrent la polyvalence et l'efficacité des CNN dans le traitement et l'analyse des images en temps réel. La capacité des CNN à gérer des données visuelles en fait un outil précieux dans une multitude de domaines allant de l'industrie au secteur de la santé.