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 :

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.

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)

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.

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.

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 :

• 1. • 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 :

• Un guide sur les Transformateurs Visuels: https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/vit
• Vision par ordinateur basée sur des transformateurs : une revue: https://arxiv.org/abs/2402.17863
• Le Transformer original: https://arxiv.org/abs/1706.03762

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:

• GitHub FastSAM: https://github.com/CASIA-IVA-Lab/FastSAM
• Blog Roboflow – FastSAM: https://blog.roboflow.com/what-is-fastsam/
• Docs Ultralytics – FastSAM: https://docs.ultralytics.com/fr/models/fast-sam/

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:

• Documentation Ultralytics YOLOv8 VisionEye: https://docs.ultralytics.com/fr/guides/vision-eye/

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()

YOLOv9 est un nouveau modèle de détection d’objets en temps réel qui a été récemment publié et qui s’annonce comme une avancée majeure dans ce domaine. Il surpasse ses prédécesseurs en termes de précision, d’efficacité et de flexibilité, ce qui en fait un outil puissant pour une large gamme d’applications.

Ce modèle introduit des concepts innovants tels que l’Information de Gradient Programmable (PGI) et le Réseau d’Aggrégation de Couches Efficace et Généralisé (GELAN) pour améliorer l’exactitude et l’efficacité de la détection. Le PGI s’attaque au défi de la perte d’informations dans les réseaux profonds en préservant les caractéristiques clés et en garantissant une génération fiable de gradients pour des résultats d’entraînement optimaux. D’autre part, le GELAN propose une architecture de réseau légère qui optimise l’utilisation des paramètres et l’efficacité computationnelle, rendant YOLOv9 adaptable à une large gamme d’applications​ https://docs.ultralytics.com/fr/models/yolov9/#introduction-to-yolov9

YOLOv9 se distingue par la division de sa tête en une branche principale et une branche auxiliaire à plusieurs niveaux, aidant à capturer et à conserver l’information de gradient pendant la phase d’entraînement. Cette conception permet à la branche auxiliaire de soutenir efficacement la branche principale en préservant l’information de gradient essentielle​​. La série du modèle comprend des variantes telles que YOLOv9-s (petit), YOLOv9-m (moyen), YOLOv9-c (compact) et YOLOv9-e (étendu), répondant à divers besoins allant de l’application légère à l’application intensive en performance

Le modèle a montré une performance supérieure sur le jeu de données COCO, équilibrant l’efficacité et la précision à travers ses variantes. La conception de YOLOv9 aide à réduire les paramètres et les besoins computationnels tout en améliorant l’exactitude, maintenant l’héritage de la série de fournir des modèles de détection d’objets performants​​. Plus précisément, YOLOv9 résout le problème de goulot d’étranglement de l’information dans les réseaux neuronaux profonds, où l’empilement séquentiel peut entraîner une perte d’informations importantes, et aborde les inefficacités liées à l’utilisation des paramètres à travers l’architecture GELAN innovante​​.

Comparativement, YOLOv9 offre des avancées significatives dans la conception des modèles, mettant l’accent sur une efficacité accrue sans compromettre la précision, essentielle pour les tâches de détection d’objets en temps réel. Il établit de nouveaux repères en matière de métriques de performance tout en soulignant également l’importance de l’efficacité computationnelle, s’établissant comme un développement clé dans le domaine de la vision par ordinateur​

Points forts de YOLOv9:

• Précision de pointe: YOLOv9 atteint des résultats de pointe en matière de précision sur des benchmarks standard comme COCO et PASCAL VOC. Il est capable de détecter une large gamme d’objets avec une grande précision, même dans des images complexes et défavorables.
• Efficacité accrue: YOLOv9 est plus efficace que les modèles précédents, ce qui lui permet de fonctionner plus rapidement sur des appareils moins puissants. Cela le rend idéal pour les applications embarquées et mobiles où la vitesse est essentielle.
• Flexibilité programmable: YOLOv9 offre une flexibilité unique grâce à l’utilisation de gradients programmables. Cela permet aux utilisateurs de personnaliser le processus d’apprentissage en fonction de leurs besoins spécifiques, ce qui peut améliorer encore la précision et l’efficacité pour des tâches spécifiques.

Applications de YOLOv9:

YOLOv9 peut être utilisé pour une large gamme d’applications de détection d’objets en temps réel, notamment :

• Surveillance: YOLOv9 peut être utilisé pour surveiller les personnes et les véhicules dans des environnements publics ou privés.
• Robotique: YOLOv9 peut aider les robots à naviguer dans leur environnement et à interagir avec des objets.
• Inspection industrielle: YOLOv9 peut être utilisé pour inspecter des produits à la recherche de défauts.
• Véhicules autonomes: YOLOv9 peut aider les véhicules autonomes à détecter d’autres véhicules, des piétons et des obstacles sur la route.

Conclusion:

YOLOv9 est une avancée majeure dans la détection d’objets en temps réel. Sa précision, son efficacité et sa flexibilité en font un outil puissant pour une large gamme d’applications. Il est probable que YOLOv9 aura un impact significatif sur la façon dont nous utilisons la technologie de détection d’objets dans les années à venir.

Ressources supplémentaires:

• Article de recherche YOLOv9: https://arxiv.org/pdf/2308.07712
• Référentiel GitHub YOLOv9: https://github.com/WongKinYiu/yolov9/blob/main