Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le prétraitement d'images est une étape cruciale dans la vision par ordinateur, visant à améliorer la qualité des images et à rendre les données plus adaptées pour les algorithmes de traitement. Dans cette leçon, nous allons aborder deux techniques fondamentales : la normalisation et le redimensionnement, suivies de l'augmentation de données.
La normalisation est une étape essentielle pour ajuster l'intensité des pixels dans une image. Elle permet de standardiser les valeurs des pixels afin que les modèles d'apprentissage puissent les traiter plus efficacement. Plus précisément, la normalisation aide à éviter que certaines valeurs de pixels influencent plus que d'autres, garantissant ainsi une consistance dans les données d'entrée.
Le redimensionnement des images est tout aussi important. Les réseaux de neurones et autres algorithmes de traitement d'images exigent souvent des images de tailles uniformes. Le redimensionnement permet de convertir toutes les images en une taille standard, facilitant ainsi leur traitement en lots (batch processing). Par exemple, dans une application de reconnaissance faciale, toutes les images des visages peuvent être redimensionnées à 128x128 pixels pour assurer une uniformité.
L'augmentation de données est une technique visant à créer de nouvelles images à partir des images existantes afin d'enrichir l'ensemble de données. Cela permet de générer un plus grand volume de données sans avoir à capturer de nouvelles images. Cette technique est particulièrement utile pour améliorer la robustesse des modèles en créant des variations telles que la rotation, l'échelle, le recadrage et la modification de l'intensité lumineuse.
L'augmentation de données contribue à réduire le surapprentissage (overfitting) en exposant le modèle à une plus grande diversité de données. Par exemple, en appliquant des transformations aléatoires à chaque image, le modèle apprend à généraliser mieux sur des images qu'il n'a jamais vues.
Un exemple courant d'augmentation de données dans la vision par ordinateur est la rotation d'images. Imaginons un ensemble de données contenant des images de fruits. En appliquant une rotation de 15 degrés à chaque image, nous générons un nouvel ensemble de données qui est légèrement différent de l'original mais toujours valide pour l'entraînement du modèle. D'autres techniques incluent la réflexion horizontale, l'ajout de bruit gaussien et le zoom.
Le prétraitement d'images est une composante fondamentale pour préparer les données de manière à ce qu'elles puissent être efficacement utilisées par des modèles de vision par ordinateur. La normalisation, le redimensionnement et l'augmentation de données sont des outils puissants pour améliorer la qualité et la quantité des données d'entraînement, facilitant ainsi la création de modèles plus robustes et performants.