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, en conditions réelles, elle rencontre plusieurs limitations qui impactent sa précision et sa fiabilité. Cet article explore ces limites et…
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 des algorithmes. Cet article explore les meilleures pratiques et les outils disponibles pour une annotation efficace. 1. Définition et importance…
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 réalité augmentée et les véhicules autonomes. Cependant, elle présente plusieurs défis et écueils qui peuvent nuire à la précision et…
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 : la qualité des données utilisées, l’annotation précise des images et l’optimisation des hyperparamètres. Dans cet article, nous allons explorer en…
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. Grâce aux avancées de l’intelligence artificielle et du deep learning, ces systèmes sont capables d’identifier et de classifier des objets…
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 certaines limites, notamment la disparition des objets en mouvement. Ce phénomène, problématique dans des applications comme la surveillance, la robotique…