Dans cette tâche, exploration de la **détection d'objets** à l'aide de l'apprentissage profond. D'abord, création d'un **modèle de détection d'objets personnalisé** à partir de zéro avec **Keras**. Ensuite, chargement d'un **modèle YOLOv8 pré-entraîné** et application sur le même jeu de données.

Au cours de cette activité :

- Entraînement d'un détecteur d'objets simple basé sur Keras ;
- Chargement et exécution de prédictions avec un modèle YOLOv8 entraîné sur les mêmes données ;
- Évaluation des performances sur de vraies images de validation ;
- Comparaison des résultats et compréhension de l'écart entre les modèles personnalisés et les modèles de pointe.

Au milieu du notebook, réflexion sur les limites de la création de modèles de détection à partir de zéro — et mention brève de l'importance de **l'apprentissage par transfert** pour les applications pratiques.

### [Colab Object Detection Project](https://colab.research.google.com/drive/1S9TTP01SHG20Ugm-hYuoCdqvq-tqUr36?usp=sharing)



Télécharger le jeu de données

Introduction complète à la vision par ordinateur, axée sur la perception et l'interprétation des données visuelles par les machines. Couvre le prétraitement d'images, l'extraction de caractéristiques, la détection d'objets et les techniques d'apprentissage profond utilisées dans les systèmes de vision modernes.

La vision par ordinateur permet aux machines d'interpréter et d'analyser des données visuelles, en imitant la perception humaine. Cette section aborde les bases de la représentation des images, les modèles de couleur et les fondements mathématiques essentiels pour comprendre comment les ordinateurs traitent les images. Vous découvrirez des applications concrètes, allant des véhicules autonomes à l'imagerie médicale, et comprendrez comment la vision par ordinateur s'intègre à l'IA et à l'apprentissage automatique.

OpenCV est une bibliothèque puissante pour la manipulation d'images et les tâches de vision par ordinateur. Cette section couvre des techniques essentielles telles que le filtrage d'images, les transformations, la détection de contours et la segmentation. Vous apprendrez à effectuer le floutage, le seuillage, la détection de contours et l'extraction de caractéristiques pour améliorer et analyser efficacement les images.

Les CNN traitent les données visuelles à l'aide de couches de convolution, de regroupement et d'activation afin d'extraire des caractéristiques pour des tâches telles que la classification d'images et la détection d'objets. Les éléments clés incluent le remplissage, la convolution pour l'extraction de caractéristiques, le regroupement pour la réduction de la complexité et l'activation pour l'introduction de la non-linéarité. Des architectures populaires telles qu'AlexNet, VGG et ResNet alimentent l'IA dans les domaines de la santé, de l'autonomie et de la sécurité.

La détection d'objets est une tâche fondamentale de la vision par ordinateur qui consiste à identifier et localiser des objets dans une image. Contrairement à la classification d'images, qui attribue une seule étiquette à une image entière, la détection d'objets permet non seulement de classifier les objets, mais aussi de déterminer leur position à l'aide de boîtes englobantes. Cette section aborde les principales techniques et algorithmes utilisés en détection d'objets, allant des méthodes traditionnelles aux approches basées sur l'apprentissage profond telles que YOLO et U-Net.

La vision par ordinateur a considérablement progressé au fil des années, passant de méthodes de traitement d'image basiques à des techniques complexes d'apprentissage profond. Cette section examine les dernières innovations en vision par ordinateur, en mettant l'accent sur l'apprentissage par transfert, la reconnaissance faciale et la génération d'images. Nous explorerons les avantages des modèles pré-entraînés sur les performances, les principes de la technologie de reconnaissance faciale et la manière dont l'IA crée des images grâce à l'apprentissage profond.

Défi : Détection d’Objets avec un Modèle Personnalisé et YOLO

Tâche

Colab Object Detection Project