Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La détection d'objets est un aspect crucial de la vision par ordinateur, avec des applications variées allant des voitures autonomes à la surveillance. Elle implique non seulement d'identifier la classe générale des objets présents dans une image, mais aussi de localiser leurs positions exactes. Cette section explore les deux principales catégories de techniques: les techniques classiques et les approches modernes basées sur le Deep Learning.
HOG est une technique classique qui décompose une image en morceaux plus petits et calcule les gradients de l'intensité lumineuse pour chaque région. Ces gradients sont ensuite utilisés pour construire un histogramme. Cette représentation est ensuite exploitée pour détecter les contours et, par conséquent, les objets dans l'image.
L'algorithme de ViolaJones est particulièrement célèbre pour la détection des visages. Il repose sur l'utilisation de caractéristiques en cascade, c'estàdire une série de tests simples qui éliminent progressivement les zones où il est peu probable qu'un visage soit présent. Cela permet une détection rapide et efficace.
RCNN intègre des réseaux de neurones convolutifs pour améliorer la précision de la détection. Le principe est de proposer plusieurs régions candidates dans une image, puis de les classer et de les ajuster à l'aide d'un CNN (Convolutional Neural Network). Cette méthode a révolutionné la détection d'objets en offrant des résultats bien plus précis que les techniques traditionnelles.
YOLO a marqué une avancée significative en termes de rapidité. Contrairement à RCNN, qui fonctionne en plusieurs étapes, YOLO traite l'image entière en une seule passe, prédictant les boîtes de détection et les classes en même temps. Cette approche permet une détection en temps réel, essentielle pour des applications comme les voitures autonomes et la surveillance vidéo.
SSD est une autre technique de détection rapide qui, comme YOLO, traite l'image en une seule passe. Cependant, elle combine des éléments de RCNN et de SSD pour produire des résultats à la fois précis et rapides. Cette méthode est très populaire pour les applications nécessitant un compromis entre performance et précision.
Les méthodes de détection d'objets ont évolué de simples caractéristiques manuelles à des algorithmes avancés basés sur le deep learning. Grâce à ces innovations, il est maintenant possible d'atteindre des niveaux de précision et de vitesse sans précédent, ouvrant de nouvelles voies pour l'application dans divers domaines.