Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'augmentation de données est une technique essentielle dans le domaine de la vision par ordinateur. Elle permet de multiplier le nombre d'images disponibles pour l'entraînement des modèles en appliquant diverses transformations sur les images existantes. Voici quelques exemples pratiques d'augmentation couramment utilisés : rotation, translation, zoom, et autres transformations.
La rotation consiste à faire pivoter une image autour de son centre d'un certain angle, souvent aléatoire. Par exemple, pour un angle de rotation de 30 degrés, une image est pivotée de 30 degrés dans le sens horaire ou antihoraire. Cela aide à entraîner les modèles à reconnaître des objets indépendamment de leur orientation.
La translation déplace l'image le long de l'axe X ou Y sans changer sa taille ou orientation. Par exemple, une translation de 10 pixels vers la droite et de 5 pixels vers le bas modifie la position des objets dans l'image tout en conservant leurs proportions d'origine. Ceci est utile pour faire face à des objets qui peuvent se trouver n'importe où dans l'image.
Le zoom implique l'agrandissement ou la réduction de l'image. Un zoom avant augmente les détails visibles en coupant les bords de l'image, tandis qu'un zoom arrière réduit l'image montrant plus de contexte. Cette technique est utile pour entraîner des modèles à reconnaître des objets à différentes échelles.
Le flipping ou retournement consiste à faire basculer une image horizontalement ou verticalement. Par exemple, le retournement horizontal inverse l'image de gauche à droite. Cette opération est couramment utilisée pour simuler des variations comme les angles de vue différents.
En ajustant la luminosité et le contraste, une image peut sembler plus claire ou plus sombre et plus ou moins contrastée. Ces changements aident à rendre les modèles plus robustes face à des variations de conditions d'éclairage.
Pour implémenter ces techniques, on peut utiliser des bibliothèques comme TensorFlow ou PyTorch. Voici un exemple de code en Python utilisant ImageDataGenerator de Keras pour réaliser des augmentations basiques :
```python from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator( rotationrange=30, widthshiftrange=0.1, heightshiftrange=0.1, zoomrange=0.2, horizontalflip=True, brightnessrange=[0.8, 1.2], contrastrange=[0.8, 1.2] )
image = ... Votre image ici
augmentedimages = datagen.flow(image, batchsize=1) ```
Grâce à ces différentes techniques, on peut grandement diversifier les ensembles de données utilisés pour l'entraînement et ainsi améliorer les performances et la robustesse des modèles de vision par ordinateur.