Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La segmentation d'instance est une technique avancée de segmentation d'images qui va audelà de la simple classification des pixels ou des régions d'une image. Contrairement à la segmentation sémantique, qui n'identifie que les classes d'objets mais pas les objets individuels donc fusionne tous les objets de la même classe dans une seule région, la segmentation d'instance différencie chaque occurrence individuelle d'un objet dans une image. Cela signifie que si une image contient plusieurs voitures, la segmentation d'instance va non seulement déterminer que ce sont des voitures, mais aussi les distinguer en tant qu'objets distincts (voiture 1, voiture 2, etc.).
L'objectif principal de la segmentation d'instance est de fournir une compréhension détaillée de chaque image en identifiant et en masquant chaque objet individuel. Cela est crucial dans de nombreux domaines où la distinction entre instances individuelles d'objets est nécessaire pour des analyses précises.
Plusieurs méthodes peuvent être appliquées pour réaliser la segmentation d'instance. Une des plus populaires et robustes est l'utilisation de réseaux de neurones convolutifs profonds telles que Mask RCNN (Mask Regionbased Convolutional Neural Networks).
Autre technique notoire consiste à utiliser des approches basées sur la détection d'objets suivie de la segmentation, où les objets sont d'abord détectés puis segmentés.
Les applications de la segmentation d'instance sont vastes et diverses, notamment: Vision par ordinateur pour les véhicules autonomes: Identifier et distinguer les véhicules, piétons, et obstacles. Diagnostic médical: Distinguer et analyser différents types de cellules ou lésions. Surveillance et sécurité: Reconnaître et suivre plusieurs individus ou objets dans des vidéos de surveillance.
La capacité de différencier entre différentes instances d'objets rend la segmentation d'instance particulièrement précieuse dans des situations où comprendre la structure précise et les détails des objets dans une image est crucial. Par exemple, dans l'imagerie médicale, il peut être essentiel de différencier entre plusieurs tumeurs présentes dans une seule image.
La segmentation d'instance représente une avancée significative dans le domaine de la vision par ordinateur, permettant des analyses plus nuancées et précises de contenu visuel. Les outils comme Mask RCNN ont simplifié et amélioré la performance de cette technique, rendant son application plus accessible et efficace.