Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La détection d'objets et la reconnaissance d'images sont deux tâches essentielles en vision par ordinateur qui permettent aux systèmes de comprendre et interpréter le contenu des images audelà de simples pixels.
La détection d'objets consiste à localiser et classer les objets présents dans une image. Les méthodes modernes de détection d'objets utilisent souvent des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et d'autres techniques d'apprentissage profond. Parmi les méthodes populaires, nous trouvons :
Ces méthodes ont révolutionné la détection d'objets, rendant possible des applications temps réel sur divers dispositifs.
La reconnaissance d'images va audelà de la simple identification et incorpore la compréhension contextuelle des objets présents. Deux approches principales existent :
L'importance de la détection d'objets et de la reconnaissance d'images réside principalement dans leurs vastes applications. Elles sont utilisées dans des domaines variés tels que la sécurité, la santé, les transports autonomes, et même les réseaux sociaux. Par exemple, la reconnaissance faciale est couramment utilisée pour l'authentification, tandis que la détection d'objets est cruciale pour les véhicules autonomes pour identifier des piétons et obstacles.
Tout en étant deux tâches distinctes, la détection d'objets et la reconnaissance d'images sont souvent complémentaires et s'appuient sur des technologies similaires pour atteindre l'objectif commun de comprendre les images à un niveau plus profond.