Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Augmentation de données en vision par ordinateur est un ensemble de techniques qui visent à augmenter la quantité et la diversité des données d'entraînement disponibles pour un modèle. Ce processus est essentiel pour améliorer la robustesse et la performance des algorithmes de vision par ordinateur, surtout lorsque les données d'entraînement initiales sont limitées.
L'augmentation de données permet de mieux généraliser les modèles à de nouvelles données, en réduisant le risque de surapprentissage (overfitting). Lorsque le réseau de neurones est formé sur un ensemble de données limité, il peut se suradapter aux exemples spécifiques du jeu d'entraînement, manquant ainsi de flexibilité lorsqu'il est confronté à de nouvelles images. En augmentant artificiellement la diversité des données d'entraînement, ces risques sont atténués.
Ce type d'augmentation comprend des transformations comme la rotation, le recadrage, le redimensionnement, et le renversement horizontal ou vertical des images. Ces techniques permettent de simuler différentes perspectives d'une même scène ou d'un même objet.
Cette catégorie inclut des modifications des caractéristiques de l'image telles que la luminosité, le contraste, et la saturation. En ajoutant des variations photométriques, le modèle est mieux équipé pour gérer des conditions d'éclairage variées.
L'ajout de bruit aléatoire permet au modèle de devenir plus résistant aux interférences et anomalies. Des techniques comme l'ajout de bruit gaussien ou saltandpepper sont couramment utilisées.
Cette technique consiste à masquer partiellement une section de l'image. Cela force le modèle à interpréter et à reconnaître des objets même lorsqu'ils sont partiellement bloqués ou cachés.
Combiner deux ou plusieurs images pour créer une nouvelle image composée peut également être bénéfique. Cela aide le modèle à comprendre des scènes complexes avec des objets multiples.
Plusieurs bibliothèques et cadres sont disponibles pour aider à la mise en œuvre de l'augmentation de données, comme TensorFlow, Keras, et OpenCV. Ces outils offrent des fonctions préimplémentées pour différentes techniques d'augmentation, facilitant l'entraînement des modèles de vision par ordinateur.
En résumé, l'augmentation de données est une technique cruciale en vision par ordinateur pour enrichir les jeux de données d'entraînement. Elle améliore la robustesse des modèles et aide à prévenir le surapprentissage. En appliquant des transformations géométriques, photométriques, en ajoutant du bruit, en utilisant des occlusions partielles, et en superposant des images, on peut obtenir des données variées et réalistes sans nécessiter de nouvelles prises de vue.