Bard est un grand modèle de langage développé par Google AI. Il est formé sur un ensemble de données massif de texte et de code, ce qui lui permet de générer du texte, de traduire des langues, d’écrire différents types de contenu créatif et de répondre à vos questions de manière informative.

Voici un aperçu de la façon dont Bard fonctionne :

1. Réception de l’entrée

Bard reçoit votre entrée sous forme de texte. Cette entrée peut être une question, une demande ou tout autre type de communication.

2. Traitement de l’entrée

Bard utilise son modèle de langage pour traiter votre entrée. Cela implique de comprendre le sens de votre entrée et d’identifier les différentes informations qu’elle contient.

3. Génération de la sortie

Bard utilise ses connaissances pour générer une sortie qui répond à votre entrée. Cette sortie peut être du texte, une traduction, un contenu créatif ou une réponse informative.

Voici quelques-unes des nouvelles fonctionnalités de Bard :

• La capacité de générer des formats créatifs de texte, tels que des poèmes, du code, des scripts, des pièces musicales, des e-mails, des lettres, etc. Bard peut générer une variété de formats de texte créatifs, à la fois amusants et utiles. Par exemple, il peut écrire des poèmes, des histoires, des pièces de théâtre, du code, des scripts, des pièces musicales, des e-mails, des lettres, etc. Il fera de son mieux pour répondre à toutes vos exigences.
• La capacité de traduire des langues. Bard peut traduire entre plus de 100 langues, ce qui en fait un outil précieux pour les personnes qui communiquent avec des locuteurs de langues différentes.
• La capacité de répondre à vos questions de manière informative, même si elles sont ouvertes, difficiles ou étranges. Bard est formé sur un ensemble de données massif de texte et de code, et il est capable d’accéder aux informations du monde réel et de les traiter via la recherche Google. Cela lui permet de répondre à vos questions de manière complète et informative, même si elles sont ouvertes, difficiles ou étranges.

Bard est encore en développement, mais il a déjà appris à effectuer de nombreux types de tâches, notamment :

• Il essaiera de suivre vos instructions et de compléter vos demandes de manière réfléchie.
• Il utilisera ses connaissances pour répondre à vos questions de manière complète et informative, même si elles sont ouvertes, difficiles ou étranges.
• Il générera différents formats créatifs de texte de contenu textuel, comme des poèmes, du code, des scripts, des pièces musicales, des e-mails, des lettres, etc. Il fera de son mieux pour répondre à toutes vos exigences.

Bard est un outil puissant qui a le potentiel d’être utilisé à diverses fins, notamment l’éducation, la recherche et le divertissement.

est une bibliothèque Python rapide, flexible et populaire pour la réalisation d’augmentations d’images, très utile dans le cadre de l’apprentissage profond et du traitement d’images. Elle est souvent utilisée pour augmenter le nombre d’échantillons d’entraînement et introduire de la variabilité, afin d’améliorer la capacité d’un modèle à généraliser à partir de données inédites.

Voici un tableau concis qui décrit certaines des principales fonctionnalités et catégories d’augmentations d’Albumentations :

Catégorie	Description	Exemples d’augmentations
Transformations géométriques	Modifient la position et la forme des pixels dans l’image.	HorizontalFlip , VerticalFlip , Rotate , ElasticTransform
Transformations de couleur	Modifient les couleurs et les valeurs de luminosité, saturation, etc.	RandomBrightnessContrast , HueSaturationValue
Transformations de taille	Modifient la résolution de l’image.	Resize , RandomCrop , CenterCrop
Transformations d’ordre supérieur	Combinent plusieurs augmentations en une seule opération.	OneOf , Compose
Transformations d’artefact	Introduisent des artefacts spécifiques, tels que du bruit ou du flou, pour simuler des conditions réelles.	GaussNoise , Blur , JpegCompression
Transformations de segmentation	Sont utilisées spécifiquement pour les tâches de segmentation d’images.	MaskDropout , GridDistortion

 

Le véritable avantage d’Albumentations réside dans sa flexibilité. Vous pouvez combiner plusieurs augmentations de différentes catégories pour créer un pipeline d’augmentation robuste et varié. De plus, elle est optimisée pour être rapide, ce qui la rend très utile dans les situations où le temps de traitement est essentiel, comme lors de l’entraînement de modèles d’apprentissage profond.

Albumentations est une bibliothèque Python pour l’augmentation d’images. Elle est utilisée dans les tâches d’apprentissage en profondeur et de vision par ordinateur pour augmenter la qualité des modèles formés. Le but de l’augmentation d’images est de créer de nouvelles données d’entraînement à partir des données existantes. Cela aide à prévenir le surapprentissage et à améliorer les performances de généralisation du modèle.

Albumentations est une bibliothèque rapide et flexible. Elle fournit une large gamme d’opérations d’augmentation d’images, notamment :

• Transformations géométriques : ces opérations modifient la taille, la forme et l’orientation de l’image. Par exemple, vous pouvez retourner l’image horizontalement ou verticalement, ou vous pouvez la redimensionner.
• Transformations de couleur : ces opérations modifient la couleur de l’image. Par exemple, vous pouvez ajuster la luminosité, le contraste, la saturation ou la teinte de l’image.
• Bruit : ces opérations ajoutent du bruit à l’image. Cela peut aider à rendre le modèle plus robuste au bruit dans le monde réel.
• Déformation : ces opérations déforment l’image. Cela peut être utilisé pour créer des images plus réalistes.

Albumentations est une bibliothèque Python pour l’augmentation d’images. Elle est utilisée dans les tâches d’apprentissage en profondeur et de vision par ordinateur pour augmenter la qualité des modèles formés. Le but de l’augmentation d’images est de créer de nouvelles données d’entraînement à partir des données existantes. Cela aide à prévenir le surapprentissage et à améliorer les performances de généralisation du modèle.

Albumentations est une bibliothèque rapide et flexible. Elle fournit une large gamme d’opérations d’augmentation d’images, notamment :

• Transformations géométriques : ces opérations modifient la taille, la forme et l’orientation de l’image. Par exemple, vous pouvez retourner l’image horizontalement ou verticalement, ou vous pouvez la redimensionner.
• Transformations de couleur : ces opérations modifient la couleur de l’image. Par exemple, vous pouvez ajuster la luminosité, le contraste, la saturation ou la teinte de l’image.
• Bruit : ces opérations ajoutent du bruit à l’image. Cela peut aider à rendre le modèle plus robuste au bruit dans le monde réel.
• Déformation : ces opérations déforment l’image. Cela peut être utilisé pour créer des images plus réalistes.

Albumentations est facile à utiliser. Vous pouvez simplement enchaîner les opérations que vous souhaitez appliquer à une image. Par exemple, vous pouvez retourner l’image horizontalement, la redimensionner à 1,2 fois sa taille et y ajouter du bruit.

Albumentations est largement utilisé dans l’industrie, la recherche en apprentissage en profondeur, les compétitions d’apprentissage automatique et les projets open source. C’est un outil puissant pour améliorer les performances des modèles d’apprentissage en profondeur.

Voici quelques-uns des avantages de l’utilisation d’Albumentations :

• Rapidité : Albumentations est conçu pour être rapide, vous pouvez donc l’utiliser pour augmenter de grandes quantités de données sans ralentir votre processus de formation.
• Flexibilité : Albumentations fournit une large gamme d’opérations d’augmentation d’images, vous pouvez donc personnaliser votre pipeline d’augmentation pour répondre à vos besoins spécifiques.
• Facilité d’utilisation : Albumentations est facile à apprendre et à utiliser, même pour les débutants.
• Documentation complète : la documentation d’Albumentations est complète et facile à suivre.
• Maintenance active : l’équipe d’Albumentations ajoute constamment de nouvelles fonctionnalités et correctifs de bogues à la bibliothèque.

Si vous recherchez une bibliothèque d’augmentation d’images puissante et facile à utiliser, Albumentations est un excellent choix.

Découvrez l’apprentissage par renforcement et son fonctionnement. Cette technique permet de former des agents intelligents qui apprennent à prendre les actions les plus adaptées en fonction de leur environnement. De nombreux domaines comme les jeux ou la robotique utilisent le RL pour améliorer leurs performances et prendre des décisions éclairées.

La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui traite de la façon dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d’images ou de vidéos numériques. Les problèmes de vision par ordinateur comprennent la reconnaissance d’objets, le suivi d’objets, la reconnaissance de scènes et la compréhension de l’action.

La vision par ordinateur est utilisée dans de nombreuses applications, notamment la robotique, la sécurité, la médecine, la photographie et la vidéosurveillance. Par exemple, les systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour guider les robots, pour détecter les objets malveillants, pour diagnostiquer des maladies et pour améliorer la qualité des images et des vidéos.

La vision par ordinateur est un domaine en plein développement, et de nouveaux progrès sont réalisés chaque année. Les progrès de la vision par ordinateur sont motivés par l’augmentation de la puissance de calcul, l’amélioration des algorithmes et la disponibilité de grandes quantités de données d’entraînement.

Voici quelques exemples d’applications de la vision par ordinateur :

• Robotique : les systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour guider les robots dans l’espace, pour ramasser des objets et pour éviter les obstacles.
• Sécurité : les systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour détecter les intrus, pour identifier les objets malveillants et pour surveiller les foules.
• Médecine : les systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour diagnostiquer des maladies, pour planifier des opérations chirurgicales et pour surveiller les patients.
• Photographie et vidéosurveillance : les systèmes de vision par ordinateur sont utilisés pour améliorer la qualité des images et des vidéos, pour supprimer les objets indésirables et pour créer des effets spéciaux.
• Reconnaissance d’objets : la vision par ordinateur peut être utilisée pour identifier des objets dans une image ou une vidéo. Cette technologie est utilisée dans une variété d’applications, notamment les systèmes de sécurité, les systèmes de guidage automatique et les systèmes de publicité ciblée.
• Reconnaissance faciale : la vision par ordinateur peut être utilisée pour identifier des personnes sur la base de leurs caractéristiques faciales. Cette technologie est utilisée dans une variété d’applications, spécialement les systèmes de sécurité, les systèmes de contrôle d’accès et les systèmes de paiement sans contact.
• Navigation autonome : la vision par ordinateur peut être utilisée pour permettre aux véhicules de se déplacer de manière autonome dans leur environnement. Cette technologie est utilisée dans une variété d’applications, particulièrement les drones, les voitures autonomes et les robots.
• La reconnaissance d’objets : les systèmes de reconnaissance d’objets peuvent identifier les objets présents dans une image ou une vidéo. Cette capacité est utilisée dans de nombreux domaines, tels que la sécurité, la logistique et la médecine.
• La reconnaissance de scènes : les systèmes de reconnaissance de scènes peuvent identifier les différents éléments d’une scène, tels que les personnes, les véhicules et les bâtiments. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que la navigation automatique et la surveillance.
• Le suivi des objets : les systèmes de suivi des objets peuvent suivre les mouvements des objets dans une image ou une vidéo. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que les jeux vidéo et la sécurité.
• L’analyse de mouvement : les systèmes d’analyse de mouvement peuvent identifier et suivre les mouvements des objets dans une image ou une vidéo. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que la biomécanique et la psychologie.
• La segmentation d’image : les systèmes de segmentation d’image peuvent diviser une image en différentes régions, telles que les personnes, les véhicules et les bâtiments. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que la reconnaissance d’objets et la reconnaissance de scènes.
• La restauration d’image : les systèmes de restauration d’image peuvent améliorer la qualité d’une image, par exemple en supprimant le bruit ou en corrigeant les distorsions. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que la photographie et la médecine.
• La synthèse d’image : les systèmes de synthèse d’image peuvent créer de nouvelles images à partir de zéro. Cette capacité est utilisée dans des applications telles que les effets spéciaux et la réalité virtuelle.

La vision par ordinateur est un domaine en constante évolution, et de nouvelles applications sont développées en permanence. Les systèmes de vision par ordinateur sont devenus de plus en plus puissants, et ils sont utilisés dans une grande variété d’applications, ce qui a un impact significatif sur notre vie quotidienne.

 

Il existe plusieurs méthodes de détection d’objets dans une image. Voici quelques-unes des méthodes les plus couramment utilisées :

• Détection basée sur les régions d’intérêt (Region-based methods) : Ces méthodes utilisent des régions d’intérêt prédéfinies dans l’image pour localiser les objets. La méthode R-CNN (Region-based Convolutional Neural Networks) est un exemple populaire de cette approche. Elle génère d’abord une série de régions d’intérêt potentielles, puis les classe pour déterminer la présence d’objets et leurs emplacements.
• Détection en utilisant les caractéristiques de bas niveau (Feature-based methods) : Ces méthodes extraient des caractéristiques spécifiques des objets dans l’image et utilisent des classificateurs traditionnels, tels que les machines à vecteurs de support (SVM) ou les classifieurs en cascade basés sur les caractéristiques (Haar cascade classifiers). Ces approches se concentrent souvent sur des caractéristiques telles que les bords, les coins ou les textures des objets.
• Détection en utilisant les réseaux de neurones convolutionnels (Convolutional Neural Networks, CNN) : Les CNN sont très utilisés pour la détection d’objets. Des architectures spécifiques comme YOLO (You Only Look Once) et SSD (Single Shot MultiBox Detector) sont conçues pour détecter rapidement et précisément les objets dans une image. Ces méthodes utilisent des réseaux de neurones profonds pour extraire automatiquement les caractéristiques des objets et prédire leurs positions.
• Méthodes de détection basées sur les contours et les formes (Contour and Shape-based methods) : Ces méthodes se concentrent sur la détection d’objets en utilisant des informations de contour et de forme. Elles peuvent utiliser des techniques telles que la transformée de Hough pour détecter des formes spécifiques comme des cercles ou des lignes.
• Détection basée sur l’apprentissage non supervisé (Unsupervised learning-based methods) : Ces méthodes utilisent des algorithmes d’apprentissage non supervisé pour découvrir automatiquement les motifs et les structures des objets dans une image. Les approches de détection d’objets basées sur le clustering ou la segmentation sont des exemples courants de cette catégorie.
• Détection basée sur des modèles géométriques : Dans cette approche, des modèles géométriques des objets sont créés, puis utilisés pour trouver des correspondances entre les objets et les régions de l’image. Cette méthode est souvent utilisée dans des domaines spécifiques, comme la vision par ordinateur industrielle ou la robotique.

 

Ces méthodes peuvent être utilisées individuellement ou combinées pour améliorer la précision et la robustesse de la détection d’objets dans une image. Le choix de la méthode dépendra du contexte spécifique, des exigences de performance et des ressources disponibles.

 

Yolov5 est un modèle de détection d’objets en temps réel qui utilise l’apprentissage en profondeur pour identifier et suivre des objets dans une séquence vidéo ou une série d’images.

Pour effectuer le suivi d’objets avec Yolov5, vous pouvez suivre les étapes suivantes :

• Préparation des données : Tout d’abord, vous devez disposer d’un ensemble de données d’entraînement contenant des images annotées avec les boîtes englobantes des objets que vous souhaitez suivre. Assurez-vous que les annotations contiennent des informations sur les emplacements des objets ainsi que leurs classes
• Entraînement du modèle : Utilisez l’ensemble de données d’entraînement pour entraîner le modèle Yolov5. Vous pouvez utiliser des frameworks d’apprentissage en profondeur tels que PyTorch pour cela. L’entraînement implique généralement des itérations sur l’ensemble de données, où le modèle ajuste ses poids pour améliorer la détection des objets.
• Détection initiale : Une fois que votre modèle est entraîné, vous pouvez l’utiliser pour détecter les objets dans une séquence vidéo ou une série d’images. Appliquez le modèle aux images de manière séquentielle et obtenez les boîtes englobantes des objets détectés ainsi que leurs classes correspondantes.
• Suivi d’objets : Pour le suivi d’objets, vous pouvez utiliser des algorithmes de suivi tels que le suivi optique ou le suivi basé sur les caractéristiques. Vous pouvez extraire des caractéristiques des objets détectés dans l’étape précédente et utiliser ces caractéristiques pour suivre les objets d’une image à l’autre. Des bibliothèques telles que OpenCV peuvent être utiles pour implémenter ces algorithmes de suivi.
• Mise à jour des détections : À chaque nouvelle image de la séquence, utilisez à nouveau le modèle Yolov5 pour détecter les objets. Comparez ensuite les nouvelles détections avec les objets déjà suivis. Si nécessaire, mettez à jour les boîtes englobantes et les classes des objets suivis en fonction des nouvelles détections.
• Répétez les étapes 4 et 5 : Répétez les étapes de suivi d’objets et de mise à jour des détections pour chaque nouvelle image dans la séquence vidéo. Cela vous permettra de suivre les objets à travers la séquence.

Il est important de noter que le suivi d’objets peut être un problème complexe et dépendant du contexte. Il existe de nombreuses variations et approches différentes pour effectuer le suivi d’objets, et les performances peuvent varier en fonction des conditions d’éclairage, des mouvements des objets, etc. Vous devrez peut-être adapter et optimiser ces étapes en fonction de votre cas d’utilisation spécifique.

Découvrez yolov5 et la détection d’objet ===

La détection d’objet est une technologie qui a profondément révolutionné la surveillance et la sécurité dans les domaines de l’industrie, de la santé, de l’automobile et de la sécurité publique. Yolov5 est l’une des technologies de détection d’objet les plus puissantes et les plus récentes disponibles sur le marché. Dans cet article, nous allons explorer les avantages, les applications, les défis et les limites de cette technologie, ainsi que son avenir dans le domaine de la reconnaissance visuelle.

Comment yolov5 détecte-t-il les objets ?

Yolov5 utilise un réseau de neurones convolutionnels pour détecter les objets dans une image. Le réseau est entraîné sur de grandes quantités de données d’image pour apprendre à reconnaître les caractéristiques des différents objets. Le réseau divise ensuite l’image en grilles et calcule les probabilités de présence d’un objet dans chacune de ces grilles. Ensuite, il détermine les boîtes de délimitation qui entourent l’objet et calcule les probabilités de chaque catégorie d’objet.

Les avantages de yolov5 pour la détection d’objet

Les avantages de yolov5 pour la détection d’objet sont nombreux. Tout d’abord, il est extrêmement rapide et précis, ce qui le rend idéal pour les applications en temps réel telles que la surveillance vidéo et la conduite autonome. De plus, il peut détecter plusieurs objets dans une seule image, ce qui est utile pour la surveillance de zones à forte densité de population, comme les stades et les gares. Enfin, yolov5 est très flexible et peut être utilisé pour détecter une grande variété d’objets, de la nourriture aux voitures en passant par les personnes.

Yolov5 : une technologie en constante évolution

La technologie yolov5 est en constante évolution. Des mises à jour sont régulièrement publiées pour améliorer la précision et la vitesse de la détection d’objet. En outre, de nouveaux ensembles de données sont constamment ajoutés pour permettre à la technologie de reconnaître de nouveaux types d’objets.

Comment entraîner yolov5 pour la détection d’objet

Pour entraîner yolov5, il faut d’abord collecter des données d’image et les annoter avec des boîtes de délimitation pour chaque objet. Ensuite, ces données doivent être transformées en un format compréhensible pour yolov5, puis le réseau doit être entraîné sur ces données à l’aide d’une carte graphique puissante.

Les différentes applications de yolov5

Les applications de yolov5 sont nombreuses et diverses. Les domaines de la surveillance, de la sécurité publique et de la conduite autonome font partie des domaines d’application les plus prometteurs. La reconnaissance et l’analyse d’images médicales sont également des domaines où yolov5 peut être utile. Enfin, la détection de la nourriture et la reconnaissance d’objet pour les robots de livraison sont des applications en pleine croissance.

Yolov5 : la solution pour la sécurité et la surveillance

Yolov5 est particulièrement adapté à la sécurité et à la surveillance, car il peut détecter rapidement et précisément les objets dans une image en temps réel. Il peut être utilisé pour la surveillance de zones à forte densité de population, la détection d’activités suspectes et la reconnaissance de plaques d’immatriculation.

Les challenges de la détection d’objet avec yolov5

La détection d’objet avec yolov5 peut rencontrer des challenges tels que la détection d’objets de petite taille ou la reconnaissance d’objets très similaires. Il peut également y avoir des problèmes avec l’occlusion, lorsque les objets sont partiellement bloqués par d’autres objets.

Les limites de yolov5 dans la détection d’objet

Bien que yolov5 soit une technologie de pointe pour la détection d’objet, il y a des limites à ce qu’il peut faire. Par exemple, il peut avoir des difficultés à reconnaître les objets dans des conditions de faible luminosité ou lorsque les objets sont flous. Il peut également ne pas être en mesure de détecter des objets très petits ou très éloignés.

Yolov5 vs les autres technologies de détection d’objet

Yolov5 est souvent comparé à d’autres technologies de détection d’objet telles que Faster R-CNN et Mask R-CNN. Bien que ces technologies soient également très puissantes, yolov5 se distingue par sa vitesse et sa flexibilité. Il est également capable de détecter plusieurs objets dans une seule image.

Yolov5 et l’avenir de la reconnaissance visuelle

Yolov5 représente l’avenir de la reconnaissance visuelle, avec des avancées régulières en termes de précision et de vitesse. À l’avenir, il sera probablement utilisé dans de nombreux domaines, y compris la sécurité, la médecine, l’automobile, et la robotique.

Yolov5 : la clé pour une reconnaissance d’objet rapide et précise ===

En conclusion, yolov5 est une technologie de pointe pour la détection d’objet qui présente de nombreux avantages pour la surveillance, la sécurité publique et la conduite autonome. Bien que des challenges et des limites existent, yolov5 reste une solution impressionnante pour la reconnaissance visuelle. Nous pouvons nous attendre à ce que yolov5 continue d’évoluer et de s’améliorer dans les années à venir, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles applications passionnantes.

Avant de procéder à l’entrainement d’un modèle basé sur les réseaux de neurones (cas de détection, classification et segmentation), il est important d’annoter les objets afin de permettre au modèle de reconnaître les objets plus tard et faire la prédiction. Pour faciliter le travail d’annotation, plusieurs outils existent déjà en version gratuite et payante. Je vous présente ici une liste non exhaustive dans le cas de l’annotation des images.

 

• labelImg : LabelImg est un outil d’annotation d’image graphique et des boîtes de délimitation d’objets d’étiquette dans les images
• Roboflow . En plus de l’annotation, la plate-forme facilite la conversion entre les formats d’annotation et la gestion des ensembles de données, ainsi que la formation et le déploiement de modèles personnalisés sur des points de terminaison d’API privés
• CVAT – Outil d’annotation de vision par ordinateur puissant et efficace
• labelme – Annotation polygonale d’image avec Python
• VoTT – Un outil d’annotation et d’étiquetage open source pour les images et les vidéos
• imglab – Un outil basé sur le Web pour étiqueter les images des objets qui peuvent être utilisés pour former dlib ou d’autres détecteurs d’objets
• Yolo_mark – GUI pour marquer des boîtes délimitées d’objets dans des images pour former le réseau de neurones Yolo v3 et v2
• PixelAnnotationTool – Logiciel qui vous permet d’annoter manuellement et rapidement des images dans des répertoires
• OpenLabeling – Étiquetez des images et des vidéos pour les applications de vision par ordinateur
• imagetagger – Une plateforme en ligne open source pour l’étiquetage collaboratif d’images
• Alturos.ImageAnnotation – Un outil collaboratif pour étiqueter les données d’image
• deeplabel – Un outil d’annotation d’images multiplateforme pour l’apprentissage automatique
• MedTagger – Un cadre collaboratif pour annoter des ensembles de données médicales à l’aide du crowdsourcing.

Pour avoir plus de détails et d’autres outils d’annotation pour (les videos, le texte, l’audio et autres ..etc…) aller sur https://github.com/heartexlabs/awesome-data-labeling

 

Qu’est-ce que l’augmentation d’image?

Afin d’augmenter la performance des algorithmes basés sur les réseaux de neurones, on applique souvent les méthodes d’augmentation des données. Selon Wikipédia (https://en.wikipedia.org/wiki/Data_augmentation), l’augmentation des données dans l’analyse des données sont des techniques utilisées pour augmenter la quantité de données en ajoutant des copies légèrement modifiées de données déjà existantes ou de données synthétiques nouvellement créées à partir de données existantes. Pour ce qui concerne la détection d’objets, l’augmentation de données permet d’optimiser la performance et la robustesse des détections.

Les algorithmes basés sur les réseaux de neurones profonds nécessitent beaucoup de données d’entraînement pour obtenir de bons résultats et éviter le surajustement. Cependant, il est souvent très difficile d’obtenir suffisamment d’échantillons d’apprentissage.

L’augmentation d’image  peut être défini comme un processus de création de nouveaux exemples de formation à partir d’exemples existants.

Parmi les méthodes d’augmentation de données pour la détection des objets, il y a deux types  de transformation (Transformations au niveau du pixel et Transformations au niveau spatial)

1. Transformations au niveau du pixel

Les transformations au niveau du pixel ne changeront qu’une image d’entrée et laisseront inchangées toutes les cibles supplémentaires telles que les masques, les cadres de délimitation et les points clés. Voici quelques transformations au niveau du pixel :

• Flou avancé
• CLAHÉ
• GaussianBlur
• HueSaturationValue
• MedianBlur
• MotionBlur
• UnsharpMask

Pour avoir plus de détail voir (https://github.com/albumentations-team/albumentations)

On peut également modifier la luminosité de l’image. L’augmentation de la luminosité de l’image implique l’augmentation ou la diminution aléatoire d’une image, comme l’application d’un changement de pourcentage +/- uniforme à tous les pixels d’une image. On peut appliquer le changement de teinte en changeant l’espace colorimétrique( la couleur de l’image). L’augmentation de la teinte de l’image modifie de manière aléatoire les couleurs d’une image, rendant ainsi un modèle plus résistant aux couleurs spécifiques des objets.

  2.Transformations au niveau spatial

Les transformations au niveau spatial modifieront simultanément une image d’entrée ainsi que des cibles supplémentaires telles que des masques, des cadres de délimitation et des points clés. Voici quelques transformations au niveau spatial

• Retournement vertical
• Transposer
• Tourner
• Distorsion optique
• Flip
• Crop
• HorizontalFlip
• VerticalFlip
• Rotation

La liste complète des transformations à appliquer sur les images pour augmenter les données  est accessible via leur documentation en ligne via ()le lien suivant.