Table des matières
1. Introduction à la classification des images
Préface
La classification et la détection d'images sont deux tâches fondamentales de la vision par ordinateur. Elles analysent et traitent les images d'entrée et génèrent la compréhension et la description des images.
1. Introduction à la classification des images
La classification d'images consiste à analyser une image donnée et à la classer dans l'une des nombreuses catégories prédéfinies. Ces catégories sont généralement prédéfinies lors de la formation du modèle. Par exemple, pour un classificateur qui identifie les fleurs, les catégories prédéfinies peuvent inclure les roses, les tournesols, les tulipes, etc. Le modèle doit classer l'image dans l'une des catégories en fonction de ses caractéristiques.
Dans le processus de mise en œuvre de la classification d'images, des méthodes d'apprentissage supervisé sont généralement utilisées. Tout d’abord, nous devons collecter des ensembles de données étiquetés, c’est-à-dire que chaque image est étiquetée avec l’étiquette de catégorie correspondante. Ensuite, un modèle d'apprentissage automatique est entraîné à l'aide de ces étiquettes pour apprendre à classer les images en différentes catégories. Enfin, pour une nouvelle image inconnue, le modèle utilisera ses connaissances acquises pour la classer dans l'une des catégories.
Algorithme représentatif :
- LeNet
- AlexNet
- VGGNet
- InceptionNet
- ResNet
2. Introduction à la détection d'images
La détection d'image fait référence à l'analyse d'une image donnée et à la détection si certains objets y sont présents. Ces objets sont généralement prédéfinis lors de l'entraînement du modèle. Par exemple, pour un détecteur qui reconnaît les panneaux routiers, les objets prédéfinis peuvent inclure des panneaux d'arrêt, des panneaux d'interdiction, etc. Le détecteur doit trouver avec précision ces objets dans l’image et leur fournir un cadre représentant leur emplacement et leur taille.
Lors de la mise en œuvre de la détection d'images, des algorithmes de détection de cibles sont généralement utilisés. Ces algorithmes se composent généralement de deux étapes principales : tout d'abord, un classificateur d'image est utilisé pour classer chaque région de l'image ; ensuite, pour chaque région classée comme objet, un algorithme de détection d'objet est utilisé pour déterminer l'emplacement et la taille de l'objet.
Algorithme représentatif :
- R-CNN
- R-CNN rapide
- R-CNN plus rapide
- YOLO
- SSD
3. Comparaison des avantages et des inconvénients
- Classement des images
avantage:
- Relativement simple, facile à mettre en œuvre et à comprendre.
- Il peut gérer des ensembles de données à grande échelle et donne de bons résultats d'application pour les tâches de classification d'images.
- Elle peut s’appliquer à de nombreux domaines, comme la reconnaissance d’objets, la reconnaissance de visages, etc.
défaut:
- Aucune information n'est fournie sur les relations spatiales entre les différents objets de l'image.
- Pour les images complexes, le classificateur peut classer différents objets dans la même catégorie.
- Habituellement, un seul objet peut être reconnu et il est difficile de gérer plusieurs objets ou des objets qui se chevauchent.
- Détection d'images
avantage:
- Peut fournir des informations critiques sur l’emplacement et la taille des objets.
- Il peut gérer plusieurs objets en même temps et possède une bonne adaptabilité aux scènes complexes.
- Les objets qui se chevauchent peuvent également être traités efficacement.
défaut:
- Le processus de traitement est relativement complexe et nécessite la mise en œuvre d’un algorithme en plusieurs étapes.
- Nécessite plus de ressources informatiques et de temps.
- La détection et la reconnaissance de petits objets ne sont pas efficaces.