Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
La segmentation d'images est une étape cruciale dans de nombreuses applications de vision par ordinateur, car elle permet de diviser une image en régions ou objets significatifs. Cette section explore deux grandes catégories de techniques de segmentation : les approches classiques et les techniques basées sur le Deep Learning.
Le seuillage est l'une des méthodes les plus simples de segmentation. Elle consiste à transformer une image en une image binaire en choisissant un seuil particulier pour différencier les pixels appartenant à l'objet d'intérêt de ceux de l'arrièreplan. Par exemple, tous les pixels ayant une intensité supérieure à un certain seuil peuvent être assignés à 1 (blanc) et les autres à 0 (noir).
La région de croissance est une technique qui commence par un ou plusieurs points de départ, appelés graines, et élargit ces régions en ajoutant des pixels adjacents selon un critère de similarité prédéfini. Cette méthode est particulièrement utile pour segmenter les régions homogènes d'une image.
Le UNet est un réseau de neurones convolutif spécialement conçu pour la segmentation d'images biomédicales, mais il est également largement utilisé dans d'autres domaines. Il contient deux parties principales : une partie contractante qui capture le contexte en réduisant la taille de l'image, et une partie expansive qui augmente la résolution pour permettre une segmentation précise.
Le Mask RCNN est une extension du réseau Faster RCNN, qui ajoute une branche supplémentaire pour prédire des masques de segmentation pour chaque région d'intérêt (RoI). Cette architecture permet d'obtenir une segmentation d'instance, où chaque instance d'un objet dans l'image est segmentée individuellement.
En conclusion, les approches classiques et les méthodes basées sur le deep learning ont chacune leurs avantages et inconvénients. Les approches classiques sont souvent plus rapides et nécessitent moins de données annotées, tandis que les techniques deep learning offrent une précision et une flexibilité supérieures, au prix d'une complexité computationnelle accrue et d'un besoin de grandes quantités de données annotées pour l'entraînement.
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