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OCR : reconnaissance optique de caractères

In IA, Imagerie

La reconnaissance optique de caractères (OCR) est une technologie utilisée pour convertir différents types de documents, tels que des documents papier numérisés, des fichiers PDF ou des images capturées par un appareil photo numérique, en données modifiables et consultables. Les systèmes OCR sont couramment utilisés dans divers domaines pour numériser des textes imprimés afin qu’ils puissent être édités, recherchés et stockés électroniquement de manière plus compacte.

Composants clés de l’OCR :

  1. Acquisition d’image:
  2. Prétraitement:
  3. Segmentation:
  4. Extraction de caractéristiques :
  5. Reconnaissance:
  6. Post-traitement:

Applications de l’OCR :

  • Numérisation de documents historiques : conversion de livres et de manuscrits anciens
  • Automatisation de la saisie de données :
  • La technologie d’assistance:Hel
  • Gestion de documents :

Transformateur de Vision (ViT)

In IA, Imagerie

Le Transformateur de Vision (ViT) est une approche récente et influente dans le domaine de la vision par ordinateur, qui utilise l’architecture Transformer, initialement conçue pour le traitement du langage naturel, pour traiter et comprendre les images. Cette approche a montré des performances compétitives par rapport aux réseaux de neurones convolutifs traditionnels (CNNs), surtout pour les tâches de reconnaissance d’images à grande échelle.

Concepts Clés du Transformateur de Vision

1. Architecture Transformer

Les Transformers sont des modèles d’apprentissage profond basés sur des mécanismes d’attention, qui ont connu un grand succès dans les tâches de NLP. Le composant central des Transformers est le mécanisme d’auto-attention, qui permet au modèle de pondérer l’importance des différents tokens d’entrée lorsqu’il fait des prédictions.

2. Embarquement des Patches

Contrairement aux CNNs, qui traitent directement toute l’image, ViT divise une image en patches de taille fixe (par exemple, 16×16 pixels). Chaque patch est ensuite aplati en un vecteur et linéairement projeté dans un espace de haute dimension. Cette étape convertit les patches d’image 2D en séquences de tokens 1D, similaires aux embeddings de mots en NLP.

3. Encodage Positionnel

Étant donné que les Transformers n’ont pas de mécanisme intégré pour capturer les relations spatiales entre les patches, des encodages positionnels sont ajoutés aux embeddings des patches pour conserver l’information positionnelle.

4. Encodeur Transformer

La séquence de patches embarqués, avec les encodages positionnels, est alimentée dans un encodeur Transformer standard, qui se compose de plusieurs couches d’auto-attention multi-têtes et de réseaux de neurones feed-forward. L’encodeur traite toute la séquence simultanément, capturant les dépendances à longue portée et les interactions entre les patches.

5. Tête de Classification

Pour les tâches de classification d’images, un token spécial (souvent appelé le token [CLS]) est préfixé à la séquence de patches. L’état caché final correspondant à ce token est utilisé comme représentation agrégée de toute l’image, qui est ensuite alimentée dans une tête de classification (par exemple, une couche entièrement connectée) pour produire les probabilités de classe finales.

Architecture du Transformateur de Vision (ViT)

Voici une vue d’ensemble de haut niveau de l’architecture ViT :

  1. Image d’Entrée : Divisée en patches non chevauchants.
  2. Embarquement des Patches : Aplatir chaque patch et le projeter dans un espace de haute dimension.
  3. Ajouter l’Encodage Positionnel : Inclure des encodages positionnels pour conserver l’information spatiale.
  4. Encodeur Transformer : Traiter la séquence de patches embarqués avec des couches Transformer.
  5. Classification : Utiliser la sortie correspondant au token [CLS] pour la classification.

Avantages Clés du Transformateur de Vision

  1. Scalabilité : ViT peut utiliser plus efficacement de grands ensembles de données que les CNNs grâce à sa capacité à modéliser les dépendances à longue portée et à traiter de grandes quantités de données.
  2. Flexibilité : Le mécanisme d’auto-attention permet à ViT d’être plus flexible dans la capture des relations entre les parties distantes d’une image.
  3. Performance : Sur les grands ensembles de données, ViT a montré des performances compétitives, souvent surpassant les CNNs traditionnels.

Défis et Considérations

  1. Exigences en Données : ViT nécessite généralement de grands ensembles de données pour bien performer, en raison de sa plus grande capacité de modélisation que les CNNs.
  2. Ressources Informatiques : L’entraînement des modèles ViT peut être plus coûteux en termes de calcul en raison de l’utilisation intensive des couches d’auto-attention.
  3. Surapprentissage : En raison de sa haute capacité, les modèles ViT sont sujets au surapprentissage, surtout sur des ensembles de données plus petits.

Conclusion

Le Transformateur de Vision représente un changement significatif dans l’approche de la compréhension des images en utilisant les forces de l’architecture Transformer. Bien qu’il pose certains défis, sa capacité à modéliser des relations complexes au sein des images en fait un outil puissant dans la boîte à outils de la vision par ordinateur. À mesure que le domaine progresse, nous pouvons nous attendre à des raffinements et des optimisations supplémentaires pour améliorer ses performances et son accessibilité.

RT-DETR : Transformateur de Détection en Temps Réel

In IA, Imagerie, Informatique, Python

Qu’est-ce que RT-DETR ?

RT-DETR est une architecture de réseau neuronal conçue pour détecter et identifier des objets dans une image ou une vidéo en temps réel. Il utilise la puissance des transformateurs, qui sont devenus une technologie de pointe dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la vision par ordinateur.

RT-DETR (Transformateur de Détection en Temps Réel)

RT-DETR, signifiant Transformateur de Détection en Temps Réel, est un détecteur d’objets de pointe capable d’atteindre une précision élevée tout en fonctionnant à des vitesses en temps réel. Développé par Baidu, il exploite les avancées récentes dans les Transformateurs de Vision (ViT) pour un traitement efficace des caractéristiques multi-échelle.

Fonctionnement de RT-DETR

  1. Transformateurs : À la base de RT-DETR se trouve l’architecture des transformateurs. Contrairement aux réseaux neuronaux convolutifs traditionnels (CNN), les transformateurs utilisent des mécanismes d’attention pour traiter les images. Cela permet de capturer les relations globales entre les pixels, ce qui est essentiel pour une détection précise des objets.
  2. Encodage et Décodage : RT-DETR fonctionne avec un module d’encodage et de décodage. L’encodeur traite l’image d’entrée pour créer une représentation compacte et riche en caractéristiques. Le décodeur utilise ensuite cette représentation pour prédire les objets présents dans l’image, en fournissant des boîtes englobantes et des étiquettes de classe.
  3. Temps Réel : L’un des principaux avantages de RT-DETR est sa capacité à fonctionner en temps réel. Cela signifie qu’il peut traiter des flux vidéo en direct, détectant et identifiant les objets sans retard perceptible.

Avantages de RT-DETR

  • Précision : Grâce aux transformateurs, RT-DETR offre une précision supérieure dans la détection d’objets par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur les CNN.
  • Efficacité : L’architecture est optimisée pour une exécution rapide, ce qui est crucial pour les applications en temps réel telles que la surveillance vidéo, les voitures autonomes et les robots interactifs.
  • Flexibilité : RT-DETR peut être adapté à différents types d’images et de vidéos, et peut être entraîné sur divers ensembles de données pour répondre à des besoins spécifiques.
  • Haute précision : Malgré son accent sur la vitesse, RT-DETR maintient une précision élevée dans les tâches de détection d’objets. Les tests de performance montrent qu’il obtient des résultats compétitifs sur le jeu de données COCO.
  • Adaptabilité : RT-DETR offre la possibilité d’ajuster la vitesse d’inférence en fonction de vos besoins. Vous pouvez contrôler le nombre de couches de décodeur utilisées sans avoir à recycler l’ensemble du modèle. Cela le rend adapté à divers scénarios avec des exigences de vitesse différentes.

Applications de RT-DETR

  • Surveillance et Sécurité : Utilisé pour la détection d’intrus et la surveillance des zones sensibles en temps réel.
  • Automobile : Intégré dans les systèmes de conduite autonome pour identifier des objets comme des piétons, des véhicules et des panneaux de signalisation.
  • Robotique : Utilisé dans les robots pour la navigation et l’interaction avec les objets environnants.

En résumé, RT-DETR représente une avancée significative dans le domaine de la détection d’objets, combinant précision et efficacité grâce à l’utilisation des transformateurs. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour les applications en temps réel nécessitant une détection d’objets rapide et fiable.

Voici quelques ressources pour en savoir plus (en français) :

  • Documentation sur RT-DETR d’Ultralytics : documentation RT-DETR (inclut une vidéo expliquant le modèle)

YOLOv10 : Une révolution dans la détection d’objets en temps réel

In IA, Imagerie, Informatique, Python

La détection d’objets en temps réel est une tâche cruciale dans de nombreuses applications de vision par ordinateur, telles que la conduite autonome, la surveillance et l’imagerie médicale. YOLOv10, la dernière version de la série de réseaux neuronaux YOLO (You Only Look Once), repousse les limites de la précision et de l’efficacité dans ce domaine. Dans cet article, nous explorons les fonctionnalités et les avantages de YOLOv10, qui le positionnent comme un outil puissant et innovant pour la communauté de la vision par ordinateur.

 

Nouveautés de YOLOv10

YOLOv10 introduit plusieurs innovations techniques pour améliorer tant la précision que la vitesse de traitement. Parmi ces améliorations, on trouve généralement :

  1. Architecture améliorée : YOLOv10 continue d’optimiser son architecture de réseau de neurones, souvent en affinant les couches, les connexions et la manière dont les caractéristiques sont extraites et traitées.
  2. Utilisation de techniques avancées : L’intégration de techniques d’apprentissage profond plus avancées, comme l’attention ou des convolutions améliorées, permet d’accroître la précision tout en maintenant ou en améliorant la vitesse.
  3. Optimisation des performances : Des améliorations en termes de traitement parallèle ou d’utilisation de matériel spécifique peuvent être implémentées pour rendre le modèle plus rapide et plus efficace sur diverses plates-formes.
  4. Meilleure généralisation : Les versions antérieures ont parfois été critiquées pour leur incapacité à généraliser à partir d’ensembles de données limités ou biaisés. YOLOv10 cherche à améliorer cela grâce à une meilleure technique d’entraînement et à une augmentation des données plus sophistiquée.

 

Architecture

YOLOv10 est basé sur une architecture novatrice qui intègre plusieurs innovations clés, notamment :

  1. Bloc de convolution compact : un bloc de convolution qui remplace les couches de convolution traditionnelles.
  2. Downsampling spatial-channel : un module de downsampling qui réduit les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques tout en augmentant les dimensions de canal.
  3. Tête de détection v10 : une tête de détection qui prédit les boîtes de délimitation des objets, les classes et les confiances.

Performances et efficacité

YOLOv10 se concentre sur l’amélioration des performances et de l’efficacité, offrant une détection d’objets en temps réel de pointe. Par rapport à ses prédécesseurs, YOLOv10 présente des améliorations significatives en termes de post-traitement et d’architecture de modèle. Les expériences extensives démontrent que YOLOv10 atteint des performances et une efficacité de pointe dans diverses échelles de modèles.

Par exemple, YOLOv10-S est 1,8 fois plus rapide que RT-DETR-R18 tout en offrant des performances similaires sur le jeu de données COCO. De plus, il nécessite 2,8 fois moins de paramètres et de FLOPs. De même, YOLOv10-B présente une latence inférieure de 46 % et 25 % de paramètres en moins par rapport à YOLOv9-C pour des performances identiques.

Variantes de modèle

YOLOv10 propose une gamme de variantes de modèle, chacune adaptée à des exigences d’application spécifiques. Les variantes incluent YOLOv10-N, YOLOv10-S, YOLOv10-M, YOLOv10-B, YOLOv10-L et YOLOv10-X. Chaque variante offre un équilibre différent entre vitesse et précision, permettant aux utilisateurs de choisir le modèle le plus adapté à leurs besoins.

Comparaisons

YOLOv10 surpasse également les versions précédentes de YOLO. Par exemple, YOLOv10-L et YOLOv10-X dépassent YOLOv8-L et YOLOv8-X de 0,3 AP et 0,5 AP, respectivement, tout en réduisant le nombre de paramètres de 1,8 fois et 2,3 fois. Ces améliorations témoignent de l’engagement continu de l’équipe YOLO à améliorer les performances et l’efficacité du modèle.

Cas d’utilisation

YOLOv10 trouve de nombreuses applications dans divers domaines. Il peut être utilisé pour la détection d’objets en temps réel dans des scénarios de conduite autonome, permettant une prise de décision rapide et précise. De plus, il peut être utilisé dans les systèmes de surveillance pour détecter et suivre des objets ou des personnes d’intérêt. De plus, YOLOv10 peut être appliqué à l’imagerie médicale pour identifier des anomalies ou des caractéristiques spécifiques dans les images radiologiques.

Conclusion

YOLOv10 représente une avancée significative dans le domaine de la détection d’objets en temps réel, offrant à la fois des performances et une efficacité de pointe. Sa gamme de variantes de modèle et ses améliorations architecturales en font un outil polyvalent et puissant pour les chercheurs et les professionnels de la vision par ordinateur. Avec son potentiel d’impact dans divers domaines, YOLOv10 continue de faire progresser l’état de l’art dans le domaine de la vision par ordinateur.

Zero-shot object detection

In IA, Imagerie

La détection d’objets sans apprentissage préalable (en anglais: zero-shot object detection) est un domaine de la vision par ordinateur qui permet de détecter des objets dans des images sans avoir entraîné le modèle au préalable sur ces objets spécifiques. En termes plus simples, cela permet à un modèle d’identifier et de localiser des objets dans une image même s’il n’a jamais vu ces objets auparavant.

Voici un résumé des points clés :

  • Pas de données d’entraînement requises : Contrairement aux méthodes traditionnelles de détection d’objets qui nécessitent des ensembles de données massifs avec des objets étiquetés, les modèles sans apprentissage supervisé fonctionnent sans aucune donnée d’entraînement visuelle pour une classe d’objet spécifique.
  • Requête textuelle pour la détection : Ces modèles s’appuient sur des descriptions textuelles ou des invites pour comprendre quels objets rechercher dans une image. Par exemple, vous pouvez fournir une invite comme “chat” et le modèle essaiera de trouver tous les chats dans l’image.
  • Concentration sur les objets invisibles : L’idée principale est de détecter des objets sur lesquels le modèle n’a pas été entraîné auparavant. Cela le rend utile dans les scénarios où l’étiquetage de grands ensembles de données n’est pas pratique ou lorsque vous souhaitez identifier une large gamme d’objets sans avoir à entraîner un modèle personnalisé pour chacun.

Voici quelques applications de la détection d’objets sans apprentissage supervisé :

  • Compter les objets dans les entrepôts ou les magasins
  • Gérer la foule lors d’événements
  • Identifier des espèces nouvelles ou rares dans des études écologiques
  • Annotation d’images pour des tâches telles que la recherche d’images

Cependant, il est important de noter que la détection d’objets sans apprentissage supervisé est un domaine en constante évolution. Cette approche présente des limitations :

  • Précision : Étant donné que le modèle n’a pas vu d’objets spécifiques pendant l’entraînement, la précision peut être inférieure à celle des méthodes traditionnelles de détection d’objets.
  • Gamme d’objets limitée : Ces modèles pourraient ne pas être capables de détecter toutes les classes d’objets possibles.

Dans l’ensemble, la détection d’objets sans apprentissage supervisé offre une approche prometteuse pour identifier des objets invisibles dans les images. À mesure que la technologie évolue, on peut s’attendre à des améliorations de la précision et à une applicabilité plus large.

zero-shot-image-classification

In Imagerie

La classification d’images sans apprentissage supervisé (apprentissage zéro-shot en français) est une technique de vision par ordinateur permettant de classer des images dans différentes catégories, même si le modèle n’a jamais été spécifiquement entraîné sur ces catégories auparavant. Cela diffère de la classification d’images traditionnelle où le modèle doit être entraîné sur un large ensemble de données d’images étiquetées pour chaque catégorie.

Voici comment cela fonctionne :

  • Modèle pré-entraîné massif: Un modèle important est entraîné sur un énorme ensemble de données contenant à la fois des images et leurs descriptions textuelles. Cela permet au modèle d’apprendre les relations entre les concepts visuels et leurs descriptions écrites.
  • Transfert d’apprentissage: Lorsque vous avez une nouvelle image à classifier, vous fournissez au modèle l’image et une liste de catégories possibles (descriptions écrites). Le modèle compare l’image à sa compréhension interne des descriptions et attribue la catégorie la plus probable à l’image.

L’utilisation de la classification d’images sans apprentissage supervisé présente plusieurs avantages :

  • Moins de données d’entraînement nécessaires: Vous n’avez pas besoin de collecter et d’étiqueter un ensemble de données massif pour chaque nouvelle catégorie que vous souhaitez classifier.
  • Adaptabilité: Le modèle peut être appliqué à de nouvelles tâches de classification sans nécessiter d’être réentraîné.

Voici quelques exemples d’utilisation de la classification d’images sans apprentissage supervisé :

  • Identification d’objets dans les images: Classification d’images contenant un chat, un chien ou un cheval.
  • Classification de scènes: Reconnaissance d’une plage, d’une forêt ou d’une rue de ville sur une image.
  • Recherche d’images: Recherche d’images en fonction de descriptions textuelles.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la classification d’images sans apprentissage supervisé, voici quelques ressources à consulter :

Voici un résumé des points clés :

  • Pas de données d’entraînement requises : Contrairement aux méthodes traditionnelles de détection d’objets qui nécessitent des ensembles de données massifs avec des objets étiquetés, les modèles sans apprentissage supervisé fonctionnent sans aucune donnée d’entraînement visuelle pour une classe d’objet spécifique.
  • Requête textuelle pour la détection : Ces modèles s’appuient sur des descriptions textuelles ou des invites pour comprendre quels objets rechercher dans une image. Par exemple, vous pouvez fournir une invite comme “chat” et le modèle essaiera de trouver tous les chats dans l’image.
  • Concentration sur les objets invisibles : L’idée principale est de détecter des objets sur lesquels le modèle n’a pas été entraîné auparavant. Cela le rend utile dans les scénarios où l’étiquetage de grands ensembles de données n’est pas pratique ou lorsque vous souhaitez identifier une large gamme d’objets sans avoir à entraîner un modèle personnalisé pour chacun.

Voici quelques applications de la détection d’objets sans apprentissage supervisé :

  • Compter les objets dans les entrepôts ou les magasins
  • Gérer la foule lors d’événements
  • Identifier des espèces nouvelles ou rares dans des études écologiques
  • Annotation d’images pour des tâches telles que la recherche d’images

Cependant, il est important de noter que la détection d’objets sans apprentissage supervisé est un domaine en constante évolution. Cette approche présente des limitations :

  • Précision : Étant donné que le modèle n’a pas vu d’objets spécifiques pendant l’entraînement, la précision peut être inférieure à celle des méthodes traditionnelles de détection d’objets.
  • Gamme d’objets limitée : Ces modèles pourraient ne pas être capables de détecter toutes les classes d’objets possibles.

Dans l’ensemble, la détection d’objets sans apprentissage supervisé offre une approche prometteuse pour identifier des objets invisibles dans les images. À mesure que la technologie évolue, on peut s’attendre à des améliorations de la précision et à une applicabilité plus large.

Intégrer des options sur un site WordPress pour lancer votre business en ligne.

In Utilitaires, WordPress

WordPress offre une grande flexibilité grâce à sa large gamme de thèmes et de plugins, ce qui vous permet de créer un site web adapté à vos besoins spécifiques et d’y intégrer diverses fonctionnalités utiles pour votre activité commerciale.

Voici quelques exemples d’options que vous pouvez intégrer à votre site WordPress pour lancer votre business en ligne :

1. Boutique en ligne:

  • Plugin WooCommerce: C’est l’option la plus populaire pour créer une boutique en ligne sur WordPress. Il vous permet de gérer vos produits, vos stocks, vos paiements et vos expéditions.
    Image de WooCommerce plugin for WordPressS’ouvre dans une nouvelle fenêtrewoocommerce.com
  • Autres plugins eCommerce: Il existe d’autres plugins eCommerce disponibles pour WordPress, tels que Easy Digital Downloads et WP eCommerce.

2. Réservation et prise de rendez-vous:

  • Plugin Bookly: Ce plugin vous permet de gérer les réservations et les prises de rendez-vous pour vos services.
    Image de Bookly plugin for WordPressS’ouvre dans une nouvelle fenêtrewordpress.org
  • Autres plugins de réservation: Il existe d’autres plugins de réservation disponibles pour WordPress, tels que Amelia et BirchPress.

3. Adhésion et inscription:

  • Plugin MemberPress: Ce plugin vous permet de créer des zones d’adhésion payantes sur votre site web.
    Image de MemberPress plugin for WordPressS’ouvre dans une nouvelle fenêtrewww.wpkube.com
  • Autres plugins d’adhésion: Il existe d’autres plugins d’adhésion disponibles pour WordPress, tels que LearnDash et Sensei.

4. Formulaires et enquêtes:

  • Plugin Gravity Forms: Ce plugin vous permet de créer des formulaires de contact, des formulaires d’inscription et des enquêtes.
    Image de Gravity Forms plugin for WordPressS’ouvre dans une nouvelle fenêtrewww.gravityforms.com
  • Autres plugins de formulaires: Il existe d’autres plugins de formulaires disponibles pour WordPress, tels que Formidable Forms et Ninja Forms.

5. Marketing par email:

  • Plugin MailChimp: Ce plugin vous permet de connecter votre site web à votre compte MailChimp et de gérer vos listes d’emailing.
    Image de MailChimp plugin for WordPressS’ouvre dans une nouvelle fenêtrewordpress.org
  • Autres plugins de marketing par email: Il existe d’autres plugins de marketing par email disponibles pour WordPress, tels que ConvertKit et ActiveCampaign.

Easy Digital Downloads:

  • Ce plugin est idéal pour la vente de produits numériques tels que des ebooks, des photos, de la musique, etc.
  • Il vous permet de gérer les téléchargements, de définir des restrictions d’accès et de créer des coupons.

OptinMonster:

  • Ce plugin vous permet de créer des formulaires d’inscription pour collecter les adresses e-mail de vos clients potentiels.
  • Il propose une variété de modèles et de fonctionnalités pour vous aider à augmenter votre taux de conversion.

Réservation et prise de rendez-vous:

  • WooCommerce Bookings: Cette extension vous permet de transformer votre site web WordPress en un système de réservation en ligne. Elle est idéale pour les entreprises qui proposent des services tels que des rendez-vous médicaux, des cours de yoga ou des séances de coiffure.

Oui, il est tout à fait possible d’intégrer des options sur un site WordPress pour lancer votre business en ligne.

WordPress est une plateforme puissante et flexible qui offre de nombreuses options pour créer un site web professionnel et fonctionnel pour votre entreprise.

Voici quelques exemples d’options que vous pouvez intégrer à votre site WordPress pour lancer votre business en ligne :

1. Boutique en ligne:

  • WooCommerce: C’est l’extension de e-commerce la plus populaire pour WordPress. Elle vous permet de créer et de gérer une boutique en ligne complète, avec des options pour ajouter des produits, gérer les stocks, accepter les paiements et expédier les commandes.
    Image de WooCommerce WordPress extensionS’ouvre dans une nouvelle fenêtrewordpress.org
  • Easy Digital Downloads: Cette extension est idéale pour la vente de produits numériques tels que des ebooks, des musiques, des photos, etc. Elle offre des fonctionnalités pour la protection des fichiers, la gestion des téléchargements et la création de coupons.
    Image de Easy Digital Downloads WordPress extensionS’ouvre dans une nouvelle fenêtreeasydigitaldownloads.com

2. Réservation et prise de rendez-vous:

  • WooCommerce Bookings: Cette extension vous permet de transformer votre site web WordPress en un système de réservation en ligne. Elle est idéale pour les entreprises qui proposent des services tels que des rendez-vous médicaux, des cours de yoga ou des séances de coiffure.
    Image de WooCommerce Bookings WordPress extensionS’ouvre dans une nouvelle fenêtrewoocommerce.com
  • Appointment Booking Plugin for WordPress: Cette extension offre des fonctionnalités similaires à WooCommerce Bookings, mais elle est plus flexible et personnalisable. Elle est idéale pour les entreprises qui ont des besoins de réservation plus complexes.
    Image de Appointment Booking Plugin for WordPress extension

En plus de ces options, vous pouvez également intégrer d’autres fonctionnalités à votre site WordPress, telles que:

  • Un blog pour partager du contenu avec votre public
  • Un forum pour interagir avec vos clients
  • Des galeries photos pour présenter vos produits ou services
  • Des témoignages de clients pour renforcer la confiance
  • Des réseaux sociaux pour vous connecter avec votre audience

Choisir les bonnes options pour votre site WordPress dépendra de vos besoins spécifiques et de vos objectifs commerciaux. Il est important de faire des recherches et de choisir des plugins et des thèmes de qualité qui sont compatibles les uns avec les autres.

Comment fonctionnent Transformateurs Visuels (ViTs)?

In IA, Imagerie

Les Transformateurs Visuels (ViTs) sont une architecture de réseau neuronal révolutionnaire qui a bouleversé le domaine de la vision par ordinateur. Contrairement aux modèles de vision par ordinateur traditionnels qui s’appuient sur des convolutions pour extraire des caractéristiques des images, les ViTs utilisent une architecture basée sur l’attention, inspirée des réseaux de neurones à transformateur introduits par Vaswani et al. (2017).

Fonctionnement des ViTs :

                 1. Tokenisation de l’image :

      • Les images sont d’abord découpées en plusieurs petits morceaux ou “patches”. Chaque patch est traité comme un “mot” dans le contexte du traitement du langage. Cela permet au modèle de traiter l’image de manière séquentielle.
    2. Plongements linéaires :
      • Chaque patch est ensuite aplati et transformé en un vecteur à travers une couche linéaire (embedding layer). Cela convertit les données d’image brutes en une forme que le modèle peut traiter efficacement.
    3. Ajout de codage positionnel :
      • Comme dans les modèles de NLP, un codage positionnel est ajouté aux embeddings pour donner au modèle des informations sur la position relative des patches dans l’image originale. Cela aide le modèle à comprendre comment les patches sont disposés spatialement.
    4. Couches de transformateurs :
      • Les vecteurs de patch, maintenant enrichis d’informations positionnelles, sont passés à travers plusieurs couches de transformateurs. Ces couches utilisent des mécanismes d’auto-attention pour permettre au modèle de pondérer l’importance relative de chaque patch par rapport aux autres lors de la réalisation de tâches spécifiques.
    5. Classification ou autres tâches :
      • En sortie des couches de transformateurs, les données peuvent être utilisées pour diverses tâches, telles que la classification d’images, la détection d’objets, ou même la segmentation d’images. Pour la classification, par exemple, un vecteur final issu des couches de transformateurs est souvent passé à travers une couche dense pour prédire la classe de l’image.

Avantages des ViTs :

  • Apprentissage de longs-courriers : L’architecture basée sur l’attention permet aux ViTs de capturer des dépendances à longue portée entre les éléments de l’image, ce qui est crucial pour des tâches comme la reconnaissance d’objets et la segmentation sémantique.
  • Meilleure généralisation : Les ViTs ont montré une meilleure capacité de généralisation à de nouvelles données par rapport aux modèles basés sur convolutions.
  • Flexibilité : L’architecture des ViTs est modulaire et peut être facilement adaptée à un large éventail de tâches de vision par ordinateur.

Applications des ViTs :

  • Classification d’images : Identifier la classe d’un objet dans une image.
  • Détection d’objets : Localiser et identifier des objets dans une image.
  • Segmentation sémantique : Définir les contours de chaque objet dans une image.
  • Génération d’images : Générer des images à partir de texte ou d’autres images.
  • Traduction d’images : Traduire une image d’un style visuel à un autre.

Les ViTs ont connu un succès fulgurant dans le domaine de la vision par ordinateur et représentent une avancée majeure dans la façon dont les ordinateurs perçoivent et comprennent le monde visuel.

Ressources supplémentaires :

FastSAM: Segmentation d’images ultrarapide pour tous

In IA, Imagerie, Informatique

FastSAM, ou Fast Segment Anything Model, est un modèle de segmentation d’image révolutionnaire qui offre une vitesse 50 fois supérieure à celle de son prédécesseur, SAM, tout en conservant des performances comparables.

Fonctionnement

FastSAM tire sa puissance de deux technologies clés :

  • YOLOv8-seg: un détecteur d’objets performant doté d’une branche dédiée à la segmentation d’instances.
  • Un ensemble de données réduit: l’entraînement de FastSAM utilise seulement 2% du dataset SA-1B utilisé pour SAM, ce qui permet d’accélérer considérablement le processus sans sacrifier la précision.

Applications

FastSAM ouvre la voie à de nombreuses applications en temps réel dans divers domaines, tels que :

  • Vision industrielle: inspection automatisée de produits, détection de défauts, etc.
  • Robotique: navigation autonome, manipulation d’objets, etc.
  • Véhicules autonomes: segmentation précise des obstacles et des participants à la route.
  • Réalité augmentée et virtuelle: création d’environnements immersifs et interactifs.

Avantages

  • Vitesse: 50 fois plus rapide que SAM, idéal pour les applications en temps réel.
  • Précision: performances comparables à SAM, assurant une segmentation précise.
  • Efficacité: utilise moins de données et de ressources pour l’entraînement.
  • Flexibilité: disponible en différentes versions pour répondre à divers besoins.

Conclusion

FastSAM représente une avancée majeure dans le domaine de la segmentation d’image. Sa vitesse fulgurante et sa précision remarquable le rendent incontournable pour une multitude d’applications en temps réel.

Pour aller plus loin:

VisionEye Mapping: Cartographie d’objets précis avec Ultralytics

In IA, Imagerie, Informatique
VisionEye Mapping: Cartographie d’objets précis avec Ultralytics

VisionEye Mapping est une fonctionnalité révolutionnaire de la bibliothèque de détection d’objets Ultralytics . Elle permet aux ordinateurs d’identifier et de localiser des objets précis dans une scène, imitant la précision d’observation de l’œil humain. Cette technologie ouvre de nouvelles possibilités pour une variété d’applications, de la surveillance et de la sécurité à la robotique et à l’industrie automobile.

Fonctionnement de VisionEye Mapping

VisionEye Mapping s’appuie sur deux technologies puissantes:

  • YOLOv8 ou Yolov9: Détecte et localise des objets en temps réel avec une grande précision.
  • VisionEye: Permet de se concentrer sur des objets spécifiques dans une scène, en ignorant les détails non pertinents.

En combinant ces technologies, VisionEye Mapping crée une “carte” des objets pertinents dans une image ou une vidéo. Cette carte peut ensuite être utilisée pour diverses tâches, telles que:

  • Suivi d’objets: Surveiller le mouvement d’objets spécifiques dans une scène.
  • Comptage d’objets: Dénombrer le nombre d’objets d’un type particulier dans une zone donnée.
  • Analyse de scène: Identifier et comprendre les différents éléments d’une scène.

Avantages de VisionEye Mapping

  • Précision accrue: VisionEye permet une identification et une localisation plus précises des objets que les méthodes traditionnelles.
  • Efficacité accrue: En se concentrant sur les objets pertinents, VisionEye peut réduire le temps de traitement et améliorer l’efficacité.
  • Flexibilité: VisionEye peut être utilisé avec une grande variété de caméras et de capteurs.

Applications de VisionEye Mapping

VisionEye Mapping a le potentiel de révolutionner un large éventail d’applications, notamment:

  • Surveillance et sécurité: Suivi des personnes et des véhicules dans les zones publiques, détection d’intrusion et surveillance des foules.
  • Robotique: Guidage des robots dans des environnements complexes, localisation et manipulation d’objets.
  • Industrie automobile: Détection d’obstacles pour les véhicules autonomes, inspection des pièces automobiles.
  • Agriculture: Surveillance des cultures et du bétail, tri des produits agricoles.
  • Domotique: Contrôle des appareils intelligents par des gestes et des mouvements.

Conclusion

VisionEye Mapping est une technologie prometteuse avec le potentiel de transformer la façon dont nous interagissons avec le monde qui nous entoure. Sa précision, son efficacité et sa flexibilité en font un outil précieux pour une variété d’applications. Alors que la technologie continue de se développer, nous pouvons nous attendre à voir VisionEye Mapping jouer un rôle de plus en plus important dans nos vies.

Ressources supplémentaires:

import cv2
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.plotting import colors, Annotator

model = YOLO("yolov9e.pt") # on peut uriliser yolov8 ou yolov9
names = model.model.names
cap = cv2.VideoCapture(0)
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))

out = cv2.VideoWriter('visioneye-pinpoint1.avi', cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG'), fps, (w, h))

center_point = (-10, h)

while True:
    ret, im0 = cap.read()
   

    results = model.predict(im0)
    boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu()
    clss = results[0].boxes.cls.cpu().tolist()

    annotator = Annotator(im0, line_width=2)

    for box, cls in zip(boxes, clss):
        annotator.box_label(box, label=names[int(cls)], color=colors(int(cls)))
        annotator.visioneye(box, center_point)

    out.write(im0)
    cv2.imwrite("vision.png", im0)
    cv2.imshow("visioneye-pinpoint", im0)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

out.release()
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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