La localisation d'objet consiste à identifier la position d'un objet dans une image. Avant de détecter plusieurs objets, il est nécessaire d'apprendre à localiser correctement un seul objet.

Différence entre classification et localisation

La classification d'image attribue une seule étiquette à l'ensemble d'une image, tandis que la localisation identifie à la fois l'objet et sa position à l'aide d'une boîte englobante. La classification indique ce que contient l'image, alors que la localisation précise où il se trouve.

Comprendre les boîtes englobantes

Les boîtes englobantes sont des rectangles tracés autour des objets dans une image afin de définir leur position. Ces boîtes servent de points de référence pour les modèles de détection d'objets.

La représentation des coordonnées (x, y, width, height) définit une boîte englobante en spécifiant le coin supérieur gauche (x, y) ainsi que ses dimensions avec largeur et hauteur.

Défis de la localisation

La localisation d'objets présente plusieurs défis :

• Variations d'échelle : les objets peuvent apparaître plus grands ou plus petits selon leur distance par rapport à la caméra ;

• Occlusion : les objets peuvent être partiellement cachés derrière d'autres éléments de l'image ;

• Bruit de fond complexe : des arrière-plans complexes peuvent compliquer la localisation des objets ;

• Différents rapports d'aspect : des objets de formes variées peuvent ne pas s'adapter correctement aux boîtes englobantes standard.

La compréhension de ces concepts fondamentaux est essentielle avant d'aborder des techniques de détection d'objets plus complexes.