Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Détection d'objets et reconnaissance d'images sont deux concepts distincts mais interconnectés dans le domaine de la vision par ordinateur. Comprendre leurs définitions et différences clés est essentiel pour maîtriser ces technologies.
La détection d'objets implique l'identification et la localisation de différents objets dans une image. Cela signifie déterminer où se trouvent les objets dans une image et tracer des boîtes englobantes autour de ceuxci. Par exemple, dans une photo de rue, un algorithme de détection d'objets peut détecter des voitures, des piétons, des panneaux de signalisation, etc. et dessiner des rectangles autour de chaque instance détectée.
La reconnaissance d'images, quant à elle, traite principalement de l'identification ou de la classification du contenu global de l'image ou des objets spécifiques à l'intérieur de l'image. Par exemple, une fois que la détection d'objets a localisé un chien dans l'image, la reconnaissance d'images peut être utilisée pour déterminer la race du chien.
La détection d'objets et la reconnaissance d'images sont largement utilisées dans diverses applications pratiques, allant de la sécurité et surveillance aux véhicules autonomes et à l'analyse médical. La compréhension de leur définition et de leurs différences clés améliore la capacité à sélectionner, implémenter, et optimiser les algorithmes appropriés en fonction des besoins spécifiques.