Vous êtes-vous déjà demandé comment votre téléphone se déverrouille grâce à votre visage ou comment les applications savent exactement ce qu'il y a sur une photo ? C'est la magie des modèles de vision par ordinateur : des outils qui aident les machines à « voir » et à comprendre les images comme nous. Au fil des ans, la vision par ordinateur a fait d'énormes progrès grâce à la mise au point de modèles puissants et efficaces. Ces avancées ont eu un impact sur tous les domaines, des soins de santé aux voitures autonomes. Par exemple, des modèles comme AlexNet et ResNet ont révolutionné la classification des images. R-CNN et ses successeurs ont rendu la détection d'objets plus intelligente, tandis que U-Net a révolutionné la segmentation des images médicales.

Dans ce guide, nous allons parcourir les différents types de modèles de vision par ordinateur et ce qui rend chacun d'eux spécial, en termes simples.

Modèles personnalisés pour les défis du monde réel : l'approche d'AI Superior en matière de vision par ordinateur

AI Superior, un leader de l'intelligence artificielle. Notre entreprise peut adapter des modèles de vision par ordinateur – des réseaux de neurones convolutifs (CNN) aux transformers – à des applications concrètes très spécifiques. 

Qu'il s'agisse de segmenter les tissus adipeux et musculaires sur des IRM pour un centre d'ophtalmologie ou de déployer un système de détection de graffitis en temps réel pour les municipalités, nous garantissons que chaque solution est sur mesure, précise et évolutive. Notre outil de détection des dommages routiers, basé sur l'apprentissage profond, a déjà amélioré la surveillance des infrastructures, tandis que notre système de détection des débris par drone a permis à une ville d'économiser plus de 320 heures de travail par mois. Parmi les autres réussites, citons une solution d'automatisation de l'OCR qui a divisé par deux les erreurs de saisie de données, augmentant ainsi considérablement l'efficacité.

L'approche d'AI Superior est toujours centrée sur le client. Nous développons non seulement des systèmes d'IA avancés, mais nous accompagnons également nos clients dans la formation et l'intégration transparente à leurs flux de travail existants. Si vous souhaitez intégrer les dernières avancées en intelligence artificielle à votre entreprise, nous sommes là pour vous aider. Confiez à AI Superior le développement et le déploiement des outils de vision par ordinateur nécessaires à la réussite de votre projet.

Et maintenant, parlons des modèles de vision par ordinateur. Quels sont les différents types et en quoi diffèrent-ils ? Passons-les en revue un par un :

1. YOLO (You Only Look Once)

YOLO est une famille de modèles de détection d'objets en temps réel réputés pour leur rapidité et leur efficacité. Introduit par Joseph Redmon et al., YOLO traite les images en un seul passage via un réseau de neurones convolutifs (CNN), prédisant simultanément les boîtes englobantes et les probabilités de classe. Son architecture légère et sa capacité à atteindre des fréquences d'images élevées le rendent idéal pour les appareils périphériques et les applications temps réel comme la vidéosurveillance et la conduite autonome. Les dernières versions, comme YOLOv12, allient vitesse et précision, atteignant jusqu'à 150 FPS pour les petits réseaux avec une précision moyenne (mAP) d'environ 63 % sur les jeux de données COCO.

Caractéristiques du modèle :

  • Architecture légère optimisée pour les appareils périphériques
  • Détection d'objets en temps réel jusqu'à 150 FPS
  • Détection en une seule étape pour un traitement plus rapide
  • mAP assez bonne de 63 % sur le jeu de données COCO
  • Prend en charge la détection, la segmentation et la classification des objets

Domaines d'application :

  • Véhicules autonomes pour la détection des piétons et des obstacles
  • Vidéosurveillance pour une surveillance en temps réel
  • Drones et robotique pour la navigation et le suivi d'objets
  • Appareils IoT pour applications à faible latence
  • Commerce de détail pour les caisses automatiques

2. VGGNet

Développé par le Visual Geometry Group d'Oxford, VGGNet est un réseau neuronal convolutif reconnu pour sa simplicité et sa profondeur. Utilisant de petits filtres convolutifs 3×3 empilés dans des architectures profondes (jusqu'à 19 couches), VGGNet excelle dans les tâches de classification d'images. Sa structure uniforme lui permet de capturer des motifs complexes, ce qui en fait une référence pour l'apprentissage par transfert. Cependant, son nombre élevé de paramètres le rend gourmand en ressources de calcul, ce qui limite son utilisation sur les appareils aux ressources limitées.

Caractéristiques du modèle :

  • Architecture profonde avec jusqu'à 19 couches
  • Petits filtres convolutifs 3×3 pour plus de simplicité
  • Nombre élevé de paramètres nécessitant des ressources de calcul importantes
  • Excellentes performances en matière de classification d'images
  • Largement utilisé pour l'apprentissage par transfert

Domaines d'application :

  • Classification d'images pour les ensembles de données à grande échelle comme ImageNet
  • Apprentissage par transfert pour les tâches de vision personnalisées
  • Imagerie médicale pour la classification des maladies
  • Recherche académique pour l'analyse comparative
  • Systèmes de recherche d'images basés sur le contenu

3. Swin Transformer

Le Swin Transformer introduit une architecture transformer hiérarchique avec fenêtres décalées, permettant une modélisation efficace des données visuelles à différentes échelles. Contrairement aux CNN traditionnels, il utilise des mécanismes d'auto-attention au sein de fenêtres locales, réduisant ainsi la complexité de calcul tout en maintenant une grande précision. Il surpasse de nombreux modèles basés sur les CNN en matière de classification d'images, de détection d'objets et de segmentation, ce qui en fait un choix polyvalent pour les tâches modernes de vision par ordinateur.

Caractéristiques du modèle :

  • Transformer hiérarchique avec attention à fenêtres décalées
  • Mise à l'échelle efficace pour plusieurs tâches de vision
  • Haute précision sur les benchmarks ImageNet et COCO
  • Complexité de calcul inférieure par rapport aux ViT standard
  • Prend en charge la classification, la détection et la segmentation des images

Domaines d'application :

  • Classification d'images pour des applications de haute précision
  • Détection d'objets dans des scènes complexes
  • Segmentation sémantique pour l'urbanisme
  • Conduite autonome pour la compréhension de la scène
  • Agriculture de précision pour la surveillance des cultures

4. EfficientNet

Développé par Google, EfficientNet atteint une précision de pointe avec moins de paramètres en adaptant systématiquement la profondeur, la largeur et la résolution du réseau à l'aide d'un coefficient composé. Son efficacité le rend adapté aussi bien aux serveurs hautes performances qu'aux appareils à ressources limitées comme les téléphones portables. Des variantes comme EfficientNet-B0 à B7 offrent une flexibilité adaptée à différents budgets de calcul, excellant dans la classification d'images et les tâches d'apprentissage par transfert.

Caractéristiques du modèle :

  • Mise à l'échelle composée de la profondeur, de la largeur et de la résolution
  • Haute précision avec moins de paramètres
  • Variantes (B0-B7) pour différentes contraintes de ressources
  • Optimisé pour les appareils mobiles et embarqués
  • Excellentes performances en matière d'apprentissage par transfert

Domaines d'application :

  • Applications mobiles pour la classification d'images sur appareil
  • Systèmes embarqués pour le traitement en temps réel
  • Imagerie médicale pour les outils de diagnostic
  • Automatisation industrielle pour le contrôle qualité
  • Tâches de classification d'images à usage général

5. Detectron2

Detectron2, développé par Facebook AI Research (FAIR), est une bibliothèque modulaire et évolutive pour la détection et la segmentation d'objets. Elle implémente des algorithmes de pointe tels que Faster R-CNN, Mask R-CNN et RetinaNet, offrant une grande personnalisation pour les applications de recherche et industrielles. Son intégration avec PyTorch garantit sa flexibilité, ce qui en fait un outil de choix pour les tâches exigeant une détection et une segmentation précises, comme les véhicules autonomes et l'imagerie médicale.

Caractéristiques du modèle :

  • Bibliothèque modulaire prenant en charge plusieurs algorithmes de détection
  • Implémente Faster R-CNN, Mask R-CNN et RetinaNet
  • Haute personnalisation pour la recherche et la production
  • Intégration transparente avec PyTorch
  • Haute précision dans la détection et la segmentation

Domaines d'application :

  • Véhicules autonomes pour la détection d'objets
  • Imagerie médicale pour la segmentation des organes et des tumeurs
  • Robotique pour le suivi d'objets complexes
  • Recherche industrielle pour des solutions de vision personnalisées
  • Agriculture de précision pour l'analyse de la santé des plantes

6. DINO

DINO, développé par Meta AI, est un modèle d'apprentissage auto-supervisé qui permet d'obtenir des représentations visuelles robustes sans données étiquetées. En favorisant la cohérence entre les vues augmentées d'une même image, DINO apprend des caractéristiques qui rivalisent avec les modèles supervisés pour des tâches telles que la classification d'images et la détection d'objets. Sa capacité à travailler avec des ensembles de données non étiquetés le rend rentable pour les applications où les données étiquetées sont rares.

Caractéristiques du modèle :

  • Apprentissage auto-supervisé pour des représentations robustes
  • Aucune exigence relative aux ensembles de données étiquetés
  • Hautes performances en matière de classification et de détection d'images
  • Efficace avec les Vision Transformers (ViT)
  • Rentable pour les environnements où les données sont rares

Domaines d'application :

  • Classification d'images avec des données étiquetées limitées
  • Détection d'objets dans les contextes de recherche
  • Imagerie médicale pour la détection des maladies rares
  • Surveillance de l'environnement par imagerie satellite
  • Réseaux sociaux pour l'analyse de contenu

7. CLIP

CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining), développé par OpenAI, relie les données visuelles et textuelles grâce à l'apprentissage contrastif. Il apprend à aligner les images avec leurs descriptions textuelles correspondantes, permettant ainsi une classification zero-shot et des tâches intermodales comme la génération de légendes d'images. Les capacités multimodales de CLIP le rendent idéal pour les applications nécessitant à la fois la compréhension visuelle et linguistique, comme la recherche visuelle et la modération de contenu.

Caractéristiques du modèle :

  • Modèle multimodal intégrant vision et langage
  • Capacités de classification zero-shot
  • Haute performance dans la recherche intermodale
  • Entraîné sur des ensembles de données image-texte à grande échelle
  • Polyvalent pour les tâches de vision et de langage

Domaines d'application :

  • Recherche visuelle dans les plateformes de commerce électronique
  • Modération du contenu sur les réseaux sociaux
  • Génération de légendes d'images pour les outils d'accessibilité
  • Chatbots multimodaux pour le service client
  • Outils pédagogiques pour l'apprentissage visuel

8. ResNet

ResNet (réseau résiduel), développé par Microsoft Research, a révolutionné l'apprentissage profond en introduisant des connexions résiduelles permettant l'apprentissage de réseaux très profonds (jusqu'à 152 couches) sans souffrir de la disparition du gradient. En apprenant des fonctions résiduelles grâce à des connexions de saut (skip connections), ResNet atteint une grande précision en classification d'images et sert de backbone à de nombreuses tâches de vision par ordinateur. Sa robustesse et sa polyvalence en font un outil incontournable pour la recherche et les applications industrielles.

Caractéristiques du modèle :

  • Architecture profonde avec jusqu'à 152 couches
  • Connexions résiduelles pour atténuer la disparition du gradient
  • Haute précision dans la classification des images sur ImageNet
  • Backbone polyvalent pour la détection et la segmentation
  • Gourmand en calcul, mais largement optimisé

Domaines d'application :

  • Classification d'images pour les ensembles de données à grande échelle
  • Détection et segmentation d'objets (comme backbone)
  • Imagerie médicale pour la classification diagnostique
  • Systèmes de reconnaissance faciale
  • Automatisation industrielle pour la détection des défauts

9. Inception (GoogleNet)

Inception, également connu sous le nom de GoogleNet, est un réseau neuronal convolutif profond développé par Google. Il se distingue par ses modules « Inception » innovants qui traitent plusieurs tailles de filtres en parallèle pour capturer diverses caractéristiques. Lauréat du concours ImageNet 2014, il atteint une grande précision dans la classification d'images avec moins de paramètres que ses contemporains comme VGGNet, ce qui le rend plus performant en termes de calcul. Son architecture équilibre profondeur et largeur, permettant une extraction efficace des caractéristiques pour les ensembles de données complexes. La conception d'Inception a influencé les modèles ultérieurs et reste un choix populaire pour l'apprentissage par transfert et comme backbone pour les tâches de détection.

Caractéristiques du modèle :

  • Modules Inception avec convolutions parallèles
  • Haute précision avec un nombre réduit de paramètres
  • Calcul efficace par rapport aux réseaux plus profonds
  • Excellentes performances en matière de classification ImageNet
  • Adapté à l'apprentissage par transfert et à l'utilisation comme backbone

Domaines d'application :

  • Classification d'images pour les ensembles de données à grande échelle
  • Apprentissage par transfert pour applications de vision personnalisées
  • Détection d'objets, comme backbone d'extraction de caractéristiques
  • Imagerie médicale pour les tâches de diagnostic
  • Systèmes de surveillance pour l'analyse de scène

10. MobileNet

MobileNet, développé par Google, est une famille de réseaux neuronaux convolutifs légers, conçus pour les environnements aux ressources limitées comme les appareils mobiles et embarqués. Il utilise des convolutions séparables en profondeur pour réduire la complexité de calcul tout en conservant une précision raisonnable, ce qui le rend idéal pour les applications exécutées sur l'appareil. Des variantes comme MobileNet V2 et V3 offrent des performances améliorées avec moins de paramètres, atteignant jusqu'à 75 % de précision top-1 sur ImageNet avec une latence minimale. Son efficacité et son adaptabilité en font un choix incontournable pour les tâches de vision en temps réel sur du matériel basse consommation.

Caractéristiques du modèle :

  • Architecture légère avec convolutions séparables en profondeur
  • Optimisé pour les appareils mobiles et embarqués
  • Variantes (V1-V3) avec une efficacité et une précision améliorées
  • Jusqu'à 75 % de précision top-1 sur ImageNet
  • Faible latence pour les applications en temps réel

Domaines d'application :

  • Applications mobiles pour la classification d'images sur l'appareil
  • Systèmes embarqués pour l'IoT et l'edge computing
  • Détection d'objets en temps réel dans les appareils portables
  • Réalité augmentée pour la reconnaissance de caractéristiques
  • Commerce de détail pour l'identification des produits en magasin

11. DeepFace

Développé par Facebook AI Research, DeepFace est un modèle d'apprentissage profond conçu pour la reconnaissance faciale, permettant d'identifier les visages avec une précision quasi humaine. Il utilise un réseau neuronal convolutif à neuf couches, entraîné sur un vaste ensemble de données d'images faciales, et utilise une technique d'alignement 3D pour normaliser l'orientation des visages. DeepFace excelle dans l'extraction des traits du visage et leur comparaison entre les images, ce qui le rend très efficace pour la vérification d'identité. Ses performances robustes dans des environnements sans contraintes, tels que des variations d'éclairage ou d'angle, en font une référence dans la recherche et les applications en reconnaissance faciale.

Caractéristiques du modèle :

  • CNN à neuf couches avec alignement de visage 3D
  • Haute précision, performances proches du niveau humain
  • Entraîné sur des ensembles de données d'images faciales à grande échelle
  • Résistant aux variations d'éclairage et de pose
  • Optimisé pour la vérification et l'identification des visages

Domaines d'application :

  • Systèmes de sécurité pour l'authentification biométrique
  • Réseaux sociaux pour l'identification automatique des visages
  • Surveillance pour identifier les individus dans les foules
  • Contrôle d'accès dans les bâtiments intelligents
  • Forces de l'ordre pour l'identification des suspects

12. FaceNet

FaceNet, développé par Google, est un modèle d'apprentissage profond pour la reconnaissance faciale. Il utilise une fonction de perte triplet (triplet loss) pour apprendre un embedding compact à 128 dimensions pour chaque visage. En mappant les visages dans un espace à haute dimension où les visages similaires sont plus proches les uns des autres, FaceNet atteint des performances de pointe en matière de vérification et de clustering des visages. Son architecture, basée sur un CNN profond, est hautement performante et évolutive, permettant la reconnaissance faciale en temps réel sur des ensembles de données variés. Les embeddings de FaceNet sont polyvalents et prennent en charge des applications allant de l'authentification mobile à la gestion d'identité à grande échelle.

Caractéristiques du modèle :

  • Utilise la triplet loss pour des embeddings de visages compacts
  • Vecteurs de caractéristiques à 128 dimensions pour les visages
  • Haute précision dans la vérification et le regroupement des visages
  • Évolutif pour les grands ensembles de données
  • Efficace pour le traitement en temps réel

Domaines d'application :

  • Authentification des appareils mobiles via le déverrouillage facial
  • Systèmes de gestion des identités d'entreprise
  • Organisation des photos pour regrouper les visages
  • Commerce de détail pour des expériences client personnalisées
  • Sécurité aéroportuaire grâce au contrôle automatisé des passeports

13. Fast R-CNN

Développé par Ross Girshick, Fast R-CNN est un modèle avancé de détection d'objets qui améliore son prédécesseur, R-CNN, en intégrant la proposition et la classification de régions dans un seul réseau neuronal convolutif. Il utilise une couche de pooling de régions d'intérêt (RoI pooling) pour extraire des cartes de caractéristiques de taille fixe des régions proposées, accélérant ainsi considérablement l'apprentissage et l'inférence tout en maintenant une grande précision. Fast R-CNN atteint d'excellentes performances sur des jeux de données comme PASCAL VOC, avec une précision moyenne (mAP) d'environ 66 %, ce qui en fait un modèle fondamental pour les frameworks modernes de détection d'objets comme Detectron2.

Caractéristiques du modèle :

  • CNN à un étage avec pooling RoI pour plus d'efficacité
  • Plus rapide que R-CNN grâce au partage des caractéristiques convolutives
  • Haute précision avec une mAP d'environ 66 % sur PASCAL VOC
  • Prend en charge la détection d'objets et la classification basée sur les régions
  • Nécessite des propositions de régions externes (par exemple Selective Search)

Domaines d'application :

  • Détection d'objets dans les véhicules autonomes
  • Systèmes de surveillance pour l'identification d'objets dans les flux vidéo
  • Robotique pour la perception de l'environnement
  • Automatisation industrielle pour la détection des défauts de fabrication
  • Recherche académique pour le prototypage d'algorithmes de détection

14. CheXNet

CheXNet, développé par des chercheurs de l'Université de Stanford, est un modèle d'apprentissage profond basé sur une architecture DenseNet à 121 couches, spécialement conçu pour la détection des maladies thoraciques à partir de radiographies thoraciques. Entraîné sur le jeu de données à grande échelle ChestX-ray14, il atteint des performances dignes d'un radiologue pour identifier des pathologies comme la pneumonie, avec un score F1 d'environ 0,435 pour la détection de la pneumonie. La capacité de CheXNet à classer plusieurs pathologies en fait un outil puissant pour le diagnostic automatisé dans le secteur de la santé, notamment dans les contextes à ressources limitées.

Caractéristiques du modèle :

  • Architecture DenseNet à 121 couches
  • Entraîné sur l'ensemble de données ChestX-ray14 pour 14 maladies thoraciques
  • Précision de niveau radiologue pour la détection de la pneumonie
  • Prend en charge la classification multi-étiquettes
  • Gourmand en calcul, mais efficace pour l'imagerie médicale

Domaines d'application :

  • Diagnostic automatisé des radiographies thoraciques dans les hôpitaux
  • Dépistage des maladies thoraciques dans les cliniques éloignées
  • Télémédecine pour une détection rapide des pathologies
  • Recherche médicale pour l'analyse de grands ensembles de radiographies
  • Santé publique pour surveiller la prévalence des maladies

15. RetinaNet (adaptation à l'imagerie médicale)

RetinaNet, initialement développé par Facebook AI Research, est un modèle de détection d'objets en une seule étape adapté aux applications médicales, notamment pour les tâches d'imagerie médicale comme la détection d'anomalies sur les scanners ou les IRM. Il utilise une fonction de perte focale (Focal Loss) pour corriger le déséquilibre des classes, permettant ainsi une détection précise des lésions petites ou rares. Dans le domaine médical, RetinaNet atteint une sensibilité élevée (par exemple, environ 90 % pour la détection des lésions en IRM cérébrale), ce qui le rend précieux pour les tâches nécessitant une localisation précise des anomalies dans les images médicales complexes.

Caractéristiques du modèle :

  • Détecteur à une étape avec Focal Loss contre le déséquilibre des classes
  • Haute sensibilité pour la détection d'objets petits ou rares
  • Adapté à l'imagerie médicale par fine-tuning sur des ensembles de données comme LUNA16
  • Prend en charge la localisation par boîtes englobantes et la classification
  • Équilibre la vitesse et la précision pour une utilisation clinique

Domaines d'application :

  • Détection de tumeurs ou de lésions lors des scanners CT et IRM
  • Dépistage des nodules pulmonaires lors des tomodensitométries à faible dose
  • Analyse automatisée des images rétiniennes pour la rétinopathie diabétique
  • Flux de travail en radiologie pour prioriser les cas urgents
  • Recherche médicale pour l'annotation des ensembles de données d'imagerie

16. SSD (Single Shot MultiBox Detector)

SSD, introduit en 2016 par Wei Liu et al., est un modèle de détection d'objets en une seule étape, conçu pour être rapide et efficace. Il élimine le besoin d'un réseau de proposition de région distinct en effectuant la détection à plusieurs échelles à l'aide de cartes de caractéristiques issues de différentes couches convolutives. SSD offre un bon équilibre entre précision et performances en temps réel, ce qui le rend adapté aux environnements aux ressources limitées.

Caractéristiques du modèle :

  • Architecture à une seule étape pour une détection rapide
  • Cartes de caractéristiques multi-échelles pour la détection d'objets de différentes tailles
  • Utilise des boîtes par défaut (similaires aux boîtes d'ancrage)
  • Léger par rapport aux détecteurs à deux étapes comme Faster R-CNN
  • Entraîné sur des ensembles de données tels que COCO et PASCAL VOC

Domaines d'application :

  • Détection d'objets en temps réel dans les systèmes embarqués
  • Applications mobiles pour la réalité augmentée
  • Surveillance et contrôle de sécurité
  • Automatisation industrielle pour la détection des défauts

17. U-Net

U-Net, proposé en 2015 par Olaf Ronneberger et al., est un réseau neuronal convolutif conçu pour la segmentation d'images, notamment en imagerie biomédicale. Son architecture en U présente un chemin de contraction pour la capture du contexte et un chemin d'expansion pour une localisation précise, avec des connexions de saut pour préserver les détails spatiaux. U-Net est largement utilisé pour les tâches de segmentation pixel par pixel en raison de son efficacité et de sa précision.

Caractéristiques du modèle :

  • Architecture codeur-décodeur symétrique
  • Connexions de saut entre les chemins de contraction et d'expansion
  • Léger avec moins de paramètres
  • Conçu pour les petits ensembles de données avec augmentation des données
  • Haute performance dans la segmentation d'images médicales

Domaines d'application :

  • Segmentation d'images médicales (par exemple, IRM, tomodensitométrie)
  • Imagerie satellite pour la cartographie de l'utilisation des terres
  • Conduite autonome pour la segmentation des routes et des voies
  • Applications industrielles pour l'analyse des défauts de surface

18. ViT (Vision Transformer)

Vision Transformer (ViT), introduit en 2020 par Alexey Dosovitskiy et al., adapte l'architecture transformer issue du traitement du langage naturel à la classification d'images. Il découpe les images en patchs, les traite comme des tokens et les fait passer par des couches transformer. ViT excelle dans les jeux de données à grande échelle, surpassant les CNN traditionnels lorsqu'il est pré-entraîné sur des jeux de données massifs comme ImageNet-21k ou JFT-300M.

Caractéristiques du modèle :

  • Architecture transformer avec auto-attention
  • Patchs d'image comme tokens d'entrée
  • Variantes : ViT-Base, ViT-Large, ViT-Huge
  • Gourmand en calcul, nécessite un pré-entraînement important
  • Haute précision sur ImageNet avec des données à grande échelle

Domaines d'application :

  • Classification d'images sur de grands ensembles de données
  • Apprentissage par transfert pour les tâches de vision
  • Applications multimodales (par exemple, modèles vision-langage)
  • Recherche sur les architectures de vision évolutives

19. Mask R-CNN

Mask R-CNN, introduit en 2017 par Kaiming He et al., étend Faster R-CNN pour effectuer la segmentation d'instances en plus de la détection d'objets. Il prédit les masques d'objets pixel par pixel tout en détectant et en classant les objets, ce qui en fait un outil puissant pour les tâches nécessitant des limites d'objet précises. Sa polyvalence en a fait un standard pour les tâches de vision complexes.

Caractéristiques du modèle :

  • Architecture en deux étapes avec Region Proposal Network (RPN)
  • Ajoute une branche de prédiction de masque à Faster R-CNN
  • Utilise RoIAlign pour un alignement précis des caractéristiques
  • Gourmand en calcul, mais très précis
  • Entraîné sur COCO pour la détection et la segmentation

Domaines d'application :

  • Segmentation d'instances pour les véhicules autonomes
  • Estimation de la pose humaine et détection des points clés
  • Imagerie médicale pour la segmentation des organes
  • Robotique pour la manipulation d'objets

20. Faster R-CNN

Faster R-CNN, introduit en 2015 par Shaoqing Ren et al., est un modèle de détection d'objets en deux étapes qui a considérablement amélioré la vitesse et la précision par rapport à ses prédécesseurs (R-CNN, Fast R-CNN). Il intègre un Region Proposal Network (RPN) à un réseau de détection, permettant un apprentissage de bout en bout et des propositions de région efficaces. Faster R-CNN a jeté les bases de modèles avancés de détection et de segmentation, équilibrant précision et coût de calcul.

Caractéristiques du modèle :

  • Architecture en deux étapes : RPN pour les propositions de région, suivie d'une classification et d'une régression de la boîte englobante
  • Utilise des boîtes d'ancrage pour diverses échelles d'objets et rapports d'aspect
  • CNN backbone (par exemple ResNet, VGG) pour l'extraction de caractéristiques
  • Pooling de régions d'intérêt (RoI) pour l'alignement des caractéristiques
  • Entraîné sur des ensembles de données tels que COCO et PASCAL VOC

Domaines d'application :

  • Détection d'objets dans les systèmes de conduite autonome
  • Surveillance pour identifier des objets ou des personnes
  • Commerce de détail pour la détection des produits et la gestion des stocks
  • Recherche et développement de frameworks de détection avancés

Conclusion

Les modèles de vision par ordinateur peuvent sembler high-tech (et ils le sont), mais ils font partie intégrante de notre quotidien : ils alimentent les outils et applications que nous utilisons sans même nous en rendre compte. Qu'il s'agisse de reconnaître votre animal de compagnie sur des photos ou d'aider les médecins à lire plus rapidement des scanners médicaux, ces modèles accomplissent un travail remarquable en coulisses.

Qu'il s'agisse de classer des images, de repérer des objets en temps réel, de segmenter des scènes pixel par pixel, ou même de comprendre des images à travers le prisme du langage, la diversité des modèles disponibles permet de trouver un modèle pour presque toutes les tâches. Et la technologie ne cesse de s'améliorer. Les modèles temps réel comme YOLO et SSD sont conçus pour la vitesse, parfaits pour des applications comme la surveillance ou la robotique. Parallèlement, les Vision Transformers (ViT) et EfficientNet repoussent les limites de la performance, et Detectron2 offre une boîte à outils complète pour les tâches de détection et de segmentation. Il existe également DINO, qui explore l'apprentissage auto-supervisé – l'entraînement de modèles sans données étiquetées. Enfin, CLIP d'OpenAI va encore plus loin en connectant images et texte, ouvrant la voie à des systèmes encore plus intelligents.

Alors que la recherche progresse sans cesse – grâce à l'apprentissage auto-supervisé, aux transformers et à des outils comme CLIP – l'avenir de la vision par ordinateur s'annonce plus intelligent, plus rapide et plus performant que jamais. Que vous soyez simplement curieux ou que vous envisagiez de vous lancer dans ce domaine, connaître les bases de ces modèles est un excellent point de départ.