Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 21
Rubrique: Ingénieur IA
La détection d'objets et la reconnaissance d'images sont deux sousdomaines majeurs de la vision par ordinateur. Bien qu'ils soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils ont des différences essentielles. La détection d'objets consiste à identifier et localiser des objets spécifiques dans une image ou une vidéo. Cela implique de dessiner des boîtes englobantes autour des objets détectés. Par contre, la reconnaissance d'images fait référence à l'identification du contenu ou de la catégorie d'une image entière, sans nécessairement spécifier la localisation de chaque objet.
La détection d'objets est cruciale dans des applications où non seulement l'identification des objets est nécessaire, mais également leur position précise. Par exemple, dans les systèmes de surveillance, il est important de savoir non seulement qu'une personne est présente, mais également où cette personne se trouve dans le champ de vision de la caméra.
En contraste, la reconnaissance d'images est souvent utilisée dans des scénarios où une vue d'ensemble ou une classification globale est suffisante. Un exemple classique serait une application de reconnaissance de plantes, où le but est de déterminer de quelle espèce est une plante donnée sur une photo.
La détection d'objets a de nombreuses applications pratiques, telles que les voitures autonomes qui utilisent des algorithmes pour détecter des piétons, des autres voitures et des obstacles sur la route. De même, les robots dans les entrepôts utilisent la détection d'objets pour naviguer et manipuler des objets sans intervention humaine.
La reconnaissance d'images n'est pas moins importante. Elle est utilisée pour le tri automatique des photos sur les réseaux sociaux, l'identification d'espèces animales dans les recherches écologiques, et pour optimiser les diagnostics médicaux en identifiant des pathologies sur des images radiologiques.
En résumé, bien que la détection d'objets et la reconnaissance d'images puissent paraître similaires, elles répondent à des besoins et des applications distincts. La détection se concentre sur la localisation précise des objets dans une image, tandis que la reconnaissance se concentre sur l'identification globale du contenu de l'image.