Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La détection d'objets est une compétence essentielle en vision par ordinateur qui implique l'identification et la localisation des objets dans une image. C'est une étape fondamentale dans le traitement d'images, qui permet à une machine de comprendre et d'interagir avec son environnement visuel.
Les méthodes traditionnelles incluent des algorithmes comme les Descripteurs de HOG (Histogram of Oriented Gradients) et les SVM (Support Vector Machines). Ces techniques utilisent des caractéristiques extraites de l'image pour effectuer des classifications et des détections. Par exemple, les descripteurs de HOG décrivent l'apparence et la forme d'un objet en utilisant les gradients d'image.
Avec l'avènement du deep learning, les CNN (Convolutional Neural Networks) ont révolutionné la détection d'objets. Ils permettent un apprentissage hiérarchique des caractéristiques des images, rendant l'identification d'objets plus précise et plus rapide. Les CNN sont à la base de nombreuses architectures avancées telles que YOLO (You Only Look Once) et Faster RCNN.
YOLO est célèbre pour sa capacité à détecter des objets en temps réel. Contrairement à d'autres méthodes qui divisent l'image en plusieurs régions, YOLO traite toute l'image en une seule exécution du réseau neuronal, ce qui le rend extrêmement rapide. Cependant, il peut parfois sacrifier un peu de précision pour gagner en vitesse.
Faster RCNN améliore les modèles précédents en intégrant une Région de Proposition de Réseau (RPN), ce qui permet de générer des propositions de régions d'intérêt beaucoup plus rapidement. Cette méthode est particulièrement appréciée pour sa précision, bien qu'elle soit plus lente que YOLO.
SSD combine les avantages de la rapidité et de la précision. En utilisant des réseaux de différentes résolutions pour détecter les objets de tailles diverses, SSD parvient à atteindre un bon équilibre entre les deux.
Ces différentes méthodes ont chacune leurs avantages et inconvénients, et le choix entre elles dépend souvent des exigences spécifiques de l'application en cours. En effet, la détection en temps réel est cruciale pour la conduite autonome, tandis que la précision peut être plus importante pour l'analyse médicale.