La préparation des ensembles de données pour l’entraînement à la détection d’objets avec YOLO (YOLOv5, YOLOv8, YOLOvX, YOLOv10, YOLOv11) suit généralement les mêmes étapes, bien que les versions récentes puissent apporter quelques améliorations ou fonctionnalités supplémentaires. Voici un guide général applicable à toutes ces versions :

1. Collecte des images

• Images : Collectez un ensemble d’images variées contenant les objets que vous souhaitez détecter. Plus l’ensemble de données est varié, meilleure sera la généralisation du modèle.
• Sources : Utilisez des sources variées, comme des images réelles capturées par des caméras, des datasets publics (par exemple, COCO, Pascal VOC), ou générez des images synthétiques.

2. Annotation des données

• Vous devez annoter les objets dans chaque image. L’annotation consiste à dessiner des boîtes englobantes autour des objets et à étiqueter chaque boîte avec la classe correspondante.
• Utilisez des outils d’annotation pour faciliter ce processus :
  • LabelImg (outil populaire pour créer des annotations YOLO).
  • Roboflow, CVAT, ou makesense.ai sont aussi de bonnes options.

3. Organisation des dossiers

Les datasets pour YOLO suivent une structure de dossiers spécifique :

dataset/
├── train/
│ ├── images/
│ └── labels/
├── val/
│ ├── images/
│ └── labels/
└── test/ (facultatif)
├── images/
└── labels/

• images/ : Contient les images d’entraînement, de validation et de test.
• labels/ : Contient les annotations correspondantes sous forme de fichiers texte avec le même nom que l’image, mais avec l’extension
  .txt

  .

4. Création du fichier de configuration YAML

Pour YOLOv5, YOLOv8, et autres versions YOLO, vous devez créer un fichier

définissant les chemins de vos ensembles de données et les classes d’objets à détecter.

Voici un exemple de fichier

pour YOLOv5/v8 :

train: /path/to/train/images
val: /path/to/val/images
test: /path/to/test/images # optionnel pour certaines versions de YOLO

nc: 2 # nombre de classes
names: [‘con’, ‘noc’] # noms des classes

5. Pré-traitement des données

• Normalisation des images : Les images doivent être redimensionnées à la taille d’entrée attendue par le modèle, par exemple, 640×640 pour YOLOv5 et YOLOv8.
• Data Augmentation : Appliquez des techniques de transformation telles que la rotation, le redimensionnement, le recadrage, les modifications de luminosité ou de contraste pour rendre votre modèle plus robuste aux variations.

6. Lancement de l’entraînement

Vous pouvez utiliser la commande d’entraînement correspondant à la version de YOLO que vous utilisez.

• Pour YOLOv5 : python train.py –img 640 –batch 16 –epochs 100 –data data.yaml –weights yolov5s.pt
• Pour YOLOv8 : yolo task=detect mode=train data=data.yaml epochs=100 imgsz=640 batch=16 model=yolov8n.pt

• Pour les versions futures telles que YOLOv10 et YOLO11, le processus est  similaire.

7. Validation et ajustement

• Après l’entraînement, évaluez les performances sur l’ensemble de validation et ajustez les hyperparamètres si nécessaire.
• Surveillez les métriques comme le mAP (mean Average Precision) pour évaluer la performance du modèle.

8. Test du modèle

Utilisez l’ensemble de test (si disponible) pour évaluer le modèle sur des données complètement inédites et vous assurer qu’il se généralise bien.

YOLOv11 offre une gamme diversifiée de modèles adaptés à des tâches spécifiques en vision par ordinateur. Les principaux types incluent :

1. Modèles de Détection Standard : Ces modèles sont conçus pour la détection d’objets, désignés par des noms de fichiers comme
   yolo11n.pt

   ,

   yolo11s.pt

   .

2. Modèles de Segmentation d’Instance : Ils gèrent la segmentation d’instance et sont désignés par un suffixe
   -seg

   , tel que

   yolo11n-seg.pt

   .

3. Modèles d’Estimation de Pose : Ces modèles estiment les poses et sont indiqués par le suffixe
   -pose

   , comme

   yolo11n-pose.pt

   .

4. Modèles de Boîtes Englobantes Orientées (OBB) : Conçus pour la détection d’objets orientés, ces modèles sont marqués par le suffixe
   -obb

   .

5. Modèles de Classification : Ces modèles s’occupent des tâches de classification d’images et sont désignés par le suffixe
   -cls

   .

Modèles de Segmentation d’Instance (

-seg

)

Les modèles de segmentation d’instance dans YOLOv11 fournissent des contours ou des masques précis pour chaque objet détecté, dépassant ainsi le simple encadrement par boîtes . Ces modèles sont particulièrement utiles dans des applications où des informations de forme précises sont cruciales, comme dans l’imagerie médicale ou la conduite autonome . La sortie de la segmentation comprend des masques ou des contours, ainsi que des étiquettes de classe et des scores de confiance pour chaque objet, permettant ainsi de connaître non seulement la position des objets, mais aussi leurs formes exactes . Par rapport à d’autres modèles comme Mask R-CNN ou Faster R-CNN, les modèles de segmentation de YOLO11 offrent des performances en temps réel, une précision supérieure et une facilité d’utilisation [19:184].

Modèles d’Estimation de Pose (

-pose

)

Les modèles d’estimation de pose dans YOLO11 sont conçus pour identifier des points clés spécifiques, qui représentent généralement les articulations ou d’autres caractéristiques critiques des objets, en particulier des humains . La sortie se compose des coordonnées [x, y] et des scores de confiance pour chaque point clé, permettant ainsi une analyse de pose détaillée . Ces modèles se distinguent des autres modèles en se concentrant sur les poses humaines, ce qui permet une détection et un suivi précis des points clés. Ils sont entraînés sur le jeu de données COCO et introduisent une extraction de caractéristiques améliorée ainsi que des pipelines d’entraînement optimisés pour une meilleure vitesse et précision . Ils utilisent moins de paramètres que le modèle YOLOv8m, ce qui les rend efficaces sur le plan computationnel sans sacrifier la précision .

Principales Différences entre les Modèles de Segmentation et d’Estimation de Pose

• Type de Sortie :
  • Les modèles de segmentation produisent des masques ou des contours entourant chaque objet détecté .
  • Les modèles d’estimation de pose produisent des coordonnées [x, y] et des scores de confiance pour les points clés .
• Concentration sur les Applications :
  • Les modèles de segmentation sont essentiels pour les tâches nécessitant des formes d’objets détaillées, comme l’imagerie médicale et la conduite autonome .
  • Les modèles d’estimation de pose sont spécialisés pour l’analyse de poses humaines et les applications impliquant la détection de points clés .
• Caractéristiques de Performance :
  • Les modèles de segmentation de YOLO11 offrent des performances en temps réel et une haute précision par rapport à des modèles comme Mask R-CNN .
  • Les modèles d’estimation de pose fournissent un moyen efficace et précis de suivre et d’analyser les poses, grâce à une extraction de caractéristiques avancée et à des techniques d’entraînement optimisées .

Conclusion

​YOLO11 propose des modèles spécialisés pour différentes tâches en vision par ordinateur.​ Les modèles de segmentation se concentrent sur les contours précis des objets, tandis que les modèles d’estimation de pose mettent l’accent sur la détection des points clés pour l’analyse des poses. Chaque type de modèle tire parti des avancées architecturales de YOLO11 pour offrir des performances, une précision et une efficacité élevées dans diverses applications.

YOLO11, la dernière version de la famille YOLO (You Only Look Once), a été officiellement lancée le 30 septembre 2024 par Ultralytics lors de l’événement YOLOVision. YOLO11 poursuit l’héritage des versions précédentes avec d’importantes améliorations en matière d’architecture, d’optimisation de l’entraînement, de rapidité et d’adaptabilité, ce qui en fait un outil polyvalent pour une large gamme de tâches de vision par ordinateur.

Caractéristiques Clés

• Architecture Améliorée : Les modèles de YOLO11 possèdent une architecture améliorée mieux adaptée à l’entrée d’images, au traitement, et à la formulation de prédictions.
• Optimisation GPU : Ces modèles sont optimisés pour l’entraînement sur GPU, offrant des améliorations tant en vitesse qu’en précision. Cette optimisation GPU permet un traitement beaucoup plus rapide que celui de ses prédécesseurs, avec jusqu’à 25 % de réduction de latence.
• Réduction des Paramètres : YOLOv11 utilise moins de paramètres, ce qui rend les modèles plus rapides sans affecter significativement la précision.
• Soutien à Plusieurs Tâches : YOLOv11 est hautement adaptable, prenant en charge une multitude de tâches telles que la détection d’objets, la segmentation d’images, l’estimation de pose, les boîtes englobantes orientées, et la classification.

Améliorations de Performance

Comparaison avec YOLOv10 et YOLOv8

• Précision des Modèles : YOLO11 a montré des améliorations dans les scores de mAP (moyenne de la précision moyenne) par rapport à YOLOv10 et YOLOv8. Par exemple, le modèle YOLO11 Nano a une valeur de mAP de 39,5, comparable à celle de YOLOv10.
• Latence et Vitesse : La latence pour les modèles YOLO11 est considérablement plus basse. Par exemple, le modèle YOLOv11 Nano a une latence de 1,55 ms, par rapport à 1,84 ms pour YOLOv10, ce qui reflète une amélioration rapide.
• Efficacité et Vitesse d’Inférence : YOLOv11 utilise jusqu’à 22 % de paramètres en moins que YOLOv8 et offre jusqu’à 2 % de vitesses d’inférence plus rapides.

Modèles et Tailles de YOLO11

YOLOv1 est disponible en diverses variantes de modèles :

• Modèles de Boîtes Englobantes : Versions standards sans suffixe.
• Modèles de Segmentation d’Instance : Désignés par
  -seg

  .

• Modèles d’Estimation de Pose : Désignés par
  -pose

  .

• Modèles de Boîtes Englobantes Orientées : Désignés par
  -obb

  .

• Modèles de Classification : Désignés par
  -cls

  .

Ces modèles sont disponibles en différentes tailles : Nano (n), Petit (s), Moyen (m), Grand (l), et Très Grand (x).

Spécifications Techniques

• Statistiques de mAP : Les modèles YOLO11 démontrent un léger avantage sur les valeurs de mAPval par rapport à YOLOv10 : × Nano : 39,5 (v11) vs 39,5 (v10) × Petit : 47,0 (v11) vs 46,8 (v10) × Moyen : 51,5 (v11) vs 51,3 (v10) × Grand : 53,4 (v11) vs 53,4 (v10) × Très Grand : 54,7 (v11) vs 54,4 (v10)
• Mesures de Latence : À travers les différentes tailles, YOLOv11 affiche une latence réduite, avec des améliorations notables dans les modèles de plus petite taille.

Applications de YOLOv11

YOLOv11 trouve des applications dans divers domaines en raison de son adaptabilité et de ses performances efficaces :

• Surveillance Agricole : Utilisé sur des drones pour surveiller la santé et la croissance des cultures.
• Systèmes de Sécurité : Intégré dans des systèmes basés sur le cloud pour une surveillance et une détection d’objets améliorées.

Déploiement et Entraînement

YOLOv11 peut être déployé sur diverses plateformes, y compris des appareils de périphérie et des environnements cloud, et prend en charge les systèmes dotés de GPU NVIDIA pour une performance améliorée. Les flux de travail d’entraînement exploitent le paquet Python d’Ultralytics, garantissant une compatibilité transparente avec les ensembles de données existants.

Conclusion

​YOLOv11 incarne un saut significatif dans le domaine de la détection d’objets en temps réel, s’appuyant sur les forces des modèles YOLO précédents tout en introduisant des améliorations critiques en matière de vitesse, de précision et de polyvalence.​ Ce modèle est bien positionné pour redéfinir les possibilités d’applications dans divers secteurs de la vision par ordinateur.

Références

Ultralytics, “YOLO11 Is Officially Out! What You Need To Know!”, 2024-10-01

Ultralytics, “Releases · ultralytics/assets”, GitHub

Ultralytics, “NEW YOLO11 – Ultralytics YOLO Docs”, 2024-09-27

Ultralytics, “Ultralytics YOLO11 Has Arrived! Redefine What’s Possible in AI!”, 2024-09-27

Reddit, “25 new Ultralytics YOLO11 models released!”, 2024-10-02

Medium, “Introducing YOLO11: The Next Leap in Computer Vision”, 2024-09-27

Medium, “YOLOVision Dropped YOLO11: All That We Know So Far”, 2024-09-29

1. Limites de l’OCR Traditionnel

Les systèmes d’OCR traditionnels ont plusieurs limitations qui affectent leur efficacité. Par exemple, ces systèmes ont souvent du mal à traiter des documents avec des mises en page variées ou à reconnaître le texte dans des images de mauvaise qualité. De plus, l’OCR traditionnelle ne convertit les données qu’en texte brut, ce qui limite leur capacité à être exportées vers d’autres applications.

2. Amélioration de l’Exactitude grâce à l’IA

L’OCR basée sur l’IA peut reconnaître et interpréter le texte avec une plus grande précision que les systèmes d’OCR traditionnels. Les algorithmes d’IA apprennent de leurs expériences et s’améliorent, ce qui les rend plus efficaces pour reconnaître différentes polices et styles d’écriture. Cette capacité d’apprentissage continu permet aux systèmes d’OCR alimentés par l’IA de s’adapter à des documents variés et complexes.

3. Automatisation des Processus

L’IA permet également d’automatiser des processus qui étaient auparavant manuels. Par exemple, un système d’OCR alimenté par l’IA peut automatiquement classer et extraire des données à partir de documents tels que des factures ou des reçus. Cela réduit considérablement les erreurs humaines et le temps nécessaire au traitement des documents, rendant le processus plus efficace.

4. Flexibilité et Questions Contextuelles

Les systèmes d’OCR modernes utilisant l’IA sont également plus flexibles à l’égard des formats variés de documents. Contrairement aux systèmes traditionnels, qui s’appuient sur des règles fixes, l’OCR basée sur l’IA peut analyser des données et apprendre d’elles, ce qui améliore sa capacité à gérer différents styles d’écriture et mises en page. De plus, l’intégration de techniques de traitement du langage naturel permet une vérification contextuelle des données extraites, augmentant ainsi la fiabilité des résultats.

5. Applications Diversifiées

Les applications de l’OCR alimentée par l’IA sont vastes et variées, touchant à des secteurs aussi divers que la santé, la finance et l’éducation. Ces systèmes permettent de convertir rapidement des documents papiers en formats numériques, facilitant ainsi la gestion des informations. De plus, l’OCR peut également être utilisée dans des scénarios spécifiques, comme la reconnaissance de plaques d’immatriculation ou la vérification d’identité1.

6. Perspectives Futures

À l’avenir, l’OCR alimentée par l’IA continuera à évoluer. Les avancées technologiques permettront d’améliorer encore la précision et l’efficacité, avec des systèmes capables d’intégrer de nouvelles langues et d’apprendre d’encore plus grandes quantités de données. L’essor de la transformation numérique fait de l’OCR un outil essentiel pour les entreprises cherchant à automatiser leur gestion documentaire et à rester compétitives sur le marché.

Conclusion

​L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans la reconnaissance optique de caractères (OCR) a considérablement amélioré l’exactitude et l’efficacité par rapport aux méthodes traditionnelles.​ Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, l’OCR alimentée par l’IA surmonte de nombreuses limitations que les systèmes traditionnels rencontrent encore. Ce rapport examine comment l’IA améliore la précision de l’OCR en analysant divers aspects de cette technologie.

1. Définition de l’OCR

L’OCR, ou reconnaissance optique de caractères, est une technologie qui permet d’extraire du texte à partir d’images ou de documents numérisés. Cette technologie est utilisée pour convertir des documents physiques en formats numériques que l’on peut modifier et interroger facilement.

2. Fonctionnement de l’OCR

L’OCR fonctionne par un processus qui inclut plusieurs étapes : le prétraitement de l’image, la segmentation, la reconnaissance des caractères et le post-traitement des résultats. Au cours du prétraitement, la qualité de l’image est améliorée pour assurer une extraction précise des données9. Ensuite, les lignes de texte sont identifiées avant que les caractères eux-mêmes ne soient reconnus durant la phase suivante9. Enfin, un post-traitement est effectué pour corriger les erreurs éventuelles dans le texte extrait.

3. Avantages de l’OCR

L’utilisation de l’OCR présente plusieurs avantages significatifs. Elle permet de transformer efficacement des textes numérisés en formats modifiables, ce qui simplifie le travail de révision et de traitement des documents. Les entreprises appliquent souvent l’OCR pour capturer des données à partir de reçus ou de formulaires, ce qui réduit considérablement les processus manuels.

4. Applications de l’OCR

Les applications de l’OCR sont variées. Elle est largement utilisée dans des secteurs tels que la banque, le commerce de détail, et la santé pour extraire des informations à partir de documents variés. De plus, des outils comme Google Lens exploitent cette technologie pour traduire du texte en temps réel à partir d’images.

5. Défis et limites de l’OCR

Malgré ses avantages, l’OCR traditionnelle présente des limites. Elle dépend fortement de la qualité des images fournies, et des résultats moins précis peuvent survenir si la qualité est insuffisante. De plus, son fonctionnement repose sur des modèles et des règles, ce qui limite son adaptabilité par rapport à une diversité de documents.

6. Améliorations grâce à l’IA et au ML

La nouvelle génération de technologie OCR intègre l’IA et le ML pour surmonter certaines des limitations traditionnelles. Ces avancées permettent une automatisation plus poussée et une reconnaissance plus précise des caractères, ce qui est essentiel pour traiter efficacement des documents complexes. Cette évolution rend également l’OCR plus accessible et évolutive pour les entreprises, répondant ainsi à une demande croissante de solutions de numérisation.

Conclusion

​La reconnaissance optique de caractères (OCR) est une technologie essentielle qui transforme des documents au format image ou papier en fichiers texte modifiables.​ Elle joue un rôle crucial dans la numérisation et la gestion des documents, facilitant ainsi le traitement de grandes quantités d’informations. L’OCR est constamment améliorée grâce à des avancées telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML).

1. Analyse Prédictive avec IA

L’analyse prédictive utilisant l’intelligence artificielle est considérée comme une solution efficace pour détecter les tendances des clients et anticiper leur comportement. Grâce à l’analyse avancée des données, l’IA génère des modèles prédictifs qui aident les entreprises à anticiper les évolutions futures du marché et à rester compétitives2.

2. Avantages de l’Analyse Prédictive

Les principaux avantages de l’analyse prédictive incluent l’optimisation des stratégies commerciales, l’amélioration de la prise de décision, et une meilleure anticipation des tendances2. Ces capacités permettent aux entreprises de réduire les coûts et les incertitudes tout en augmentant leur efficacité et leur compétitivité sur le marché.

3. Application dans Divers Secteurs

L’IA est utilisée dans divers secteurs pour des applications spécifiques comme la prévision de la demande ou la maintenance prédictive des équipements2. Par exemple, dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement, l’IA aide à prédire la demande en analysant les données historiques et le comportement des consommateurs, permettant ainsi un ajustement proactif des stocks.

4. Personnalisation des Services

L’intelligence artificielle permet également de personnaliser les services offerts aux clients en anticipant leurs besoins et comportements2. Cela contribue à augmenter la satisfaction client et à améliorer l’engagement à travers des stratégies marketing plus ciblées2.

5. Meilleure Prise de Décision

En fournissant des prédictions basées sur des données fiables, l’analyse prédictive aide les entreprises à prendre des décisions plus informées, réduisant ainsi les incertitudes et les risques associés à des choix stratégiques. Cela renforce la capacité des entreprises à naviguer dans des environnements commerciaux incertains et dynamiques.

Conclusion

​L’analyse prédictive, facilitée par l’intelligence artificielle (IA), permet aux entreprises d’anticiper les tendances du marché et de prendre des décisions éclairées.​ Cette approche repose sur des algorithmes sophistiqués qui analysent de vastes ensembles de données pour fournir des modèles prédictifs précis. En adoptant l’analyse prédictive, les entreprises peuvent améliorer leur processus de prise de décision et optimiser leurs stratégies commerciales.

Segment Anything Model (SAM) est un modèle de segmentation d’images développé par Meta (anciennement Facebook). Pour utiliser SAM2, vous devez suivre plusieurs étapes, y compris l’installation des bibliothèques nécessaires, le chargement du modèle, et l’exécution de la segmentation sur vos images. Voici un guide général pour vous aider à démarrer :

Étape 1 : Installation des dépendances

1. Installer Python et les bibliothèques nécessaires :
   • Assurez-vous d’avoir Python installé sur votre machine.
   • Installez les bibliothèques nécessaires, telles que PyTorch, OpenCV, et d’autres dépendances spécifiques à SAM2.

     pip install torch torchvision torchaudio
     pip install opencv-python
     pip install numpy
     

     Cloner le dépôt SAM2 :

     • Clonez le dépôt GitHub de SAM2 pour obtenir le code source et les modèles pré-entraînés.

     git clone https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git
     cd segment-anything
     

     Installer les dépendances spécifiques à SAM2 :

   • pip install -e . -q

     Étape 2 : Charger le modèle

     1. Importer les bibliothèques nécessaires :

     2. import cv2
        import torch
        import base64
        
        import numpy as np
        from PIL import Image
        
        import matplotlib.pyplot as plt
        
        from sam2.build_sam import build_sam2
        from sam2.sam2_image_predictor import SAM2ImagePredictor
        from sam2.automatic_mask_generator import SAM2AutomaticMaskGenerator

        Charger le modèle SAM2 :

     3. torch.autocast(device_type="cuda", dtype=torch.bfloat16).__enter__()
        
        if torch.cuda.get_device_properties(0).major >= 8:
            torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True
            torch.backends.cudnn.allow_tf32 = True
            
        DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
        CHECKPOINT = f"{HOME}/checkpoints/sam2_hiera_small.pt"
        CONFIG = "sam2_hiera_s.yaml"
        
        sam2_model = build_sam2(CONFIG, CHECKPOINT, device=DEVICE, apply_postprocessing=False)

        Étape 3 : Préparer l’image

        1. Charger et préparer l’image :

           image_bgr = cv2.imread("/content/de1.PNG")
           image_rgb = cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB)
           
           sam2_result = mask_generator.generate(image_rgb)

           Étape 4 : Exécuter la segmentation

        2. mask_generator = SAM2AutomaticMaskGenerator(sam2_model)
           sam2_result = mask_generator.generate(image_rgb)

           Étape 5 : Visualiser les résultats

           1. Afficher les masques de segmentation :

           2. # Process results to extract masks
              masks = [mask["segmentation"] for mask in sam2_result]
              
              # Create an overlay of the masks on the original image
              overlay_image = image_rgb.copy()
              
              # Assign colors to each mask
              colors = [(255, 0, 0), (0, 255, 0), (0, 0, 255), (255, 255, 0)]  # Add more colors if needed
              for i, mask in enumerate(masks):
                  color = colors[i % len(colors)]  # Loop through colors if there are more masks than colors
                  colored_mask = np.zeros_like(image_rgb, dtype=np.uint8)
                  colored_mask[mask] = color
                  overlay_image = cv2.addWeighted(overlay_image, 1, colored_mask, 0.5, 0)
              
              # Plot images using Matplotlib
              plt.figure(figsize=(10, 5))
              
              # Display original image
              plt.subplot(1, 2, 1)
              plt.imshow(cv2.cvtColor(image_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB))
              plt.title('Source Image')
              plt.axis('off')
              
              # Display overlay image
              plt.subplot(1, 2, 2)
              plt.imshow(overlay_image)
              plt.title('Segmented Image')
              plt.axis('off')
              
              plt.tight_layout()
              plt.show()

              Conclusion

              En suivant ces étapes, vous pouvez utiliser SAM2 pour segmenter des images. Assurez-vous de consulter la documentation officielle et les exemples fournis dans le dépôt GitHub pour des instructions plus détaillées et des options avancées.

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)