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Questions and Answers
Quels sont les réseaux de neurones convolutifs utilisés pour traiter des données en grille ?
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Les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN)
Dans quelles tâches les CNN sont-ils utilisés en vision par ordinateur? (Sélectionnez toutes les réponses correctes)
Dans quelles tâches les CNN sont-ils utilisés en vision par ordinateur? (Sélectionnez toutes les réponses correctes)
Une image est représentée par une matrice binaire où le noir représente des pixels vides et le blanc représente des pixels remplis.
Une image est représentée par une matrice binaire où le noir représente des pixels vides et le blanc représente des pixels remplis.
False
Qu'est-ce que le « pooling » dans les CNN ?
Qu'est-ce que le « pooling » dans les CNN ?
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Quel est le principal avantage des CNN par rapport aux réseaux de neurones entièrement connectés pour la classification d'images ?
Quel est le principal avantage des CNN par rapport aux réseaux de neurones entièrement connectés pour la classification d'images ?
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La rétropropagation est utilisée pour entraîner les filtres des CNN.
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AlexNet est la première architecture à démontrer l'efficacité des CNN sur des tâches complexes.
AlexNet est la première architecture à démontrer l'efficacité des CNN sur des tâches complexes.
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Quelle est la caractéristique la plus importante des blocs Inception utilisés dans l'architecture Inception ?
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Quel est l'objectif de MobileNet ?
Quel est l'objectif de MobileNet ?
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Qu'est-ce que le Transfer Learning ?
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Quels sont les avantages du Transfer Learning ? (Sélectionnez toutes les réponses correctes)
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Comment l'augmentation de données peut-elle améliorer les performances d'un modèle de classification d'images ?
Comment l'augmentation de données peut-elle améliorer les performances d'un modèle de classification d'images ?
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Quelles sont les deux principales méthodes pour segmenter une image ?
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Qu'est-ce que la localisation d'objets ?
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Quel est le principal défi de la détection d'objets ?
Quel est le principal défi de la détection d'objets ?
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Quelle est la principale différence entre la détection d'objets et la segmentation sémantique ?
Quelle est la principale différence entre la détection d'objets et la segmentation sémantique ?
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La segmentation sémantique est une technique plus complexe que la détection d'objets.
La segmentation sémantique est une technique plus complexe que la détection d'objets.
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Quelle est la principale application de la segmentation sémantique dans le domaine médical ?
Quelle est la principale application de la segmentation sémantique dans le domaine médical ?
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Study Notes
Réseaux Convolutifs (CNN) - Partie 2
- Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont une classe de réseaux de neurones conçus pour traiter les données en grille, telles que les images.
- Ils sont largement utilisés dans la vision par ordinateur pour des tâches comme la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation.
- Un exemple concret est le jeu du morpion, où une machine peut distinguer les lettres "O" et "X".
- Chaque lettre est représentée par une grille de carrés noirs et blancs, le noir correspondant aux pixels remplis et le blanc aux pixels vides.
- L'affichage agrandi montre la lettre "O" avec une disposition circulaire de pixels noirs et la lettre "X" avec une disposition en croix de pixels noirs.
- La lettre "O" est représentée par une matrice binaire avec des "1" formant un cercle autour de "0" au centre.
- Les "1" représentent les pixels noirs et les "0" les pixels blancs.
- Le traitement d'une image par un réseau de neurones artificiels (ANN) commence par l'aplatissement de la matrice.
- Une matrice 6x6 devient un vecteur de taille 36x1.
- L'ANN doit estimer 36 poids.
- La perte d'informations spatiales est une limitation des ANN pour les images.
- La perte d'informations spatiales rend les ANN moins efficaces pour traiter les images complexes.
- Une grande matrice d'image est plus difficile à traiter.
Architectures CNN
- AlexNet (2012) est une architecture qui a démontré l'efficacité des CNN.
- Il a été spécialement conçu pour le défi ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge).
- Il comporte 8 couches, incluant des couches convolutionnelles et des couches entièrement connectées.
- Il présente un taux d'erreur de 15,3% dans l'identification de 1000 classes d'objets, améliorant les modèles traditionnels (26%).
- Le processus d'entrainement a utilisé deux GPU Nvidia GTX 580.
Inception
- Inception (2014) est une architecture qui utilise une combinaison de convolutions de différentes tailles (1x1, 3x3, 5x5).
- Elle réduit le nombre de paramètres dans l'apprentissage tout en améliorant la performance.
- Elle est plus efficace en termes de calculs et de mémoire comparée à AlexNet (12 fois moins de paramètres).
- Elle a été optimisée pour le concours ImageNet (ILSVRC 2014).
MobileNet
- MobileNetV2 (2019) est une architecture conçue pour les appareils mobiles.
- Elle vise à être légère et efficace pour les applications mobiles.
- Elle est optimisée pour la détection d'objets, la classification fine des catégories et la localisation.
- Elle offre des avantages tels qu'un modèle léger et rapide.
Transfert d'apprentissage
- Le Transfer Learning utilise un modèle pré-entraîné sur un grand jeu de données pour la résolution d'une nouvelle tâche.
- Il est idéal pour les tâches avec peu de données d'entraînement, car il réduit le temps nécessaire à l'entraînement.
- Des jeux de données pré-entraînés tels qu'ImageNet, MS COCO et PASCAL VOC fournissent des connaissances utiles.
Augmentation de données
- L'augmentation de données est importante pour améliorer les performances du modèle.
- Elle permet d'augmenter artificiellement la taille du jeu de données.
- Elle améliore la robustesse du modèle face aux variations des données, ce qui réduit le surapprentissage.
- Différentes techniques existent, telles que le "Miroir" pour capturer la symétrie ou le "Découpage aléatoire" pour gérer les positions variées dans une image.
- Les méthodes incluent également la Rotation et le Décalage de couleurs.
Localisation et Détection
- La classification identifie la classe d'une image entière.
- La classification avec localisation identifie la classe et localise l'objet principal.
- La détection des objets identifie plusieurs objets et localise leurs positions respectives dans une image;
- YOLO (You Only Look Once) est une avancée dans la détection d'objets, qui divise l'image en une grille.
- Chaque cellule de la grille prédit les objets dont le centre est situé dans cette cellule.
Détection des points de repère (Landmark Detection)
- La détection de points de repère localise des points spécifiques dans une image.
- Ces points sont définis par leurs coordonnées (x,y).
Autres
- La segmentation sémantique attribue une classe (par exemple, "route", "voiture", "bâtiment") à chaque pixel d'une image.
- Les méthodes de segmentation sont utiles pour comprendre l'image à un niveau plus détaillé que la simple détection.
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Description
Explorez la deuxième partie des réseaux de neurones convolutifs, conçus pour traiter des données en grille comme les images. Découvrez leur utilisation dans la vision par ordinateur, y compris la classification et la détection d'objets. Un projet pratique avec le jeu du morpion illustre leur fonctionnement avec des matrices binaires.
