Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans le domaine de la vision par ordinateur, la segmentation d'images est une étape cruciale qui permet de diviser une image en plusieurs segments pour faciliter l'analyse de ses composants. On distingue généralement deux types principaux de segmentation : la segmentation sémantique et la segmentation d'instance.
La segmentation sémantique consiste à classifier chaque pixel d'une image en une classe spécifique. Par exemple, dans une image comprenant une route, un piéton et des voitures, chaque pixel sera étiqueté comme appartenant à la classe "route", "piéton" ou "voiture". L'objectif est donc de comprendre la structure générale de l'image et de savoir quelle partie appartient à quoi, mais sans distinction entre différents objets de la même classe.
En revanche, la segmentation d'instance va un pas plus loin en distinguant non seulement les classes, mais aussi les différentes occurrences d'une même classe dans l'image. Prenons à nouveau l'exemple de l'image avec la route, les piétons et les voitures : la segmentation d'instance non seulement identifiera les pixels appartenant à des voitures mais distinguera également chaque voiture comme une entité distincte.
Ces deux types de segmentation ont des applications distinctes et complémentaires. La segmentation sémantique est couramment utilisée dans des domaines où l’identification globale des régions est suffisante, comme l'analyse médicale (identification de tissus ou organes), tandis que la segmentation d'instance est essentielle dans des applications où chaque objet doit être analysé individuellement, comme dans la vidéosurveillance ou la robotique avancée.
En conclusion, la segmentation sémantique et la segmentation d'instance sont deux techniques cruciales en vision par ordinateur. La compréhension de leurs avantages et limitations respectives permet de choisir l’approche la plus appropriée pour chaque application spécifique.