En conditions réelles

Par Michel TRAN

Les limites de la reconnaissance d’objets en conditions réelles Introduction La reconnaissance d’objets est une technologie fondamentale dans de nombreux domaines, allant de la vision par ordinateur à la robotique et aux voitures autonomes. Cependant,…

Annotation et labellisation

Par Michel TRAN

Annotation et labellisation efficaces pour l’apprentissage supervisé L’apprentissage supervisé repose sur l’utilisation de données annotées pour entraîner des modèles d’intelligence artificielle. Une annotation et une labellisation de qualité sont essentielles pour garantir des performances optimales…

Les Pièges Courants

Par Michel TRAN

Les Pièges Courants en Reconnaissance d’Objets et Comment les Éviter La reconnaissance d’objets est une discipline essentielle de la vision par ordinateur, largement exploitée dans des domaines variés tels que la surveillance, la robotique, la…

Précision d’un Modèle de Reconnaissance d’Objets

Par Michel TRAN

Comment Améliorer la Précision d’un Modèle de Reconnaissance d’Objets ? Stratégies de Collecte et d’Annotation des Données, Tuning des Hyperparamètres L’amélioration de la précision d’un modèle de reconnaissance d’objets repose sur plusieurs piliers fondamentaux :…

Respect de la vie privée

Par Michel TRAN

Reconnaissance d’objets et respect de la vie privée : un équilibre fragile Introduction La reconnaissance d’objets est devenue une technologie omniprésente, utilisée dans divers domaines tels que la sécurité, le commerce, l’industrie et la santé.…

Le mouvement fait disparaître les objets

Par Michel TRAN

Pourquoi un objet disparaît-il en mouvement dans la reconnaissance d’objets par réseau de neurones ? Introduction La reconnaissance d’objets par réseaux de neurones profonds a considérablement progressé ces dernières années, mais elle reste sujette à…