Comprendre les étapes clés d'un projet de vision par ordinateur

Introduction

La vision par ordinateur est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui aide les ordinateurs à voir et à comprendre le monde comme le font les humains. Elle traite et analyse des images ou des vidéos pour en extraire des informations, reconnaître des modèles et prendre des décisions sur la base de ces données.

Regarder : Comment faire Vision par ordinateur Projets - Guide pas à pas

Les techniques de vision artificielle telles que la détection d'objets, la classification d'images et la segmentation d'instances peuvent être appliquées dans divers secteurs, de la conduite autonome à l'imagerie médicale, afin d'obtenir des informations précieuses.

Travailler sur vos propres projets de vision par ordinateur est un excellent moyen de comprendre et d'apprendre davantage sur la vision par ordinateur. Cependant, un projet de vision par ordinateur peut comporter de nombreuses étapes et peut sembler déroutant au début. À la fin de ce guide, vous serez familiarisé avec les étapes d'un projet de vision par ordinateur. Nous passerons en revue toutes les étapes, du début à la fin d'un projet, en expliquant pourquoi chaque partie est importante. Commençons et faisons de votre projet de vision par ordinateur une réussite !

Aperçu d'un projet de vision par ordinateur

Avant d'aborder les détails de chaque étape d'un projet de vision par ordinateur, examinons le processus global. Si vous lanciez un projet de vision par ordinateur aujourd'hui, vous suivriez les étapes suivantes :

• Votre première priorité est de comprendre les exigences de votre projet.
• Ensuite, vous collecterez et étiquèterez avec précision les images qui vous aideront à former votre modèle.
• Ensuite, vous nettoyez vos données et appliquez des techniques d'augmentation pour les préparer à l'apprentissage du modèle.
• Après la formation au modèle, vous testerez et évaluerez minutieusement votre modèle pour vous assurer qu'il fonctionne de manière cohérente dans différentes conditions.
• Enfin, vous déployez votre modèle dans le monde réel et le mettez à jour en fonction des nouvelles connaissances et du retour d'information.

Maintenant que nous savons à quoi nous attendre, passons directement aux étapes suivantes et faisons avancer votre projet.

Étape 1 : Définir les objectifs de votre projet

La première étape de tout projet de vision par ordinateur consiste à définir clairement le problème à résoudre. Connaître l'objectif final permet de commencer à élaborer une solution. C'est particulièrement vrai dans le domaine de la vision par ordinateur, car l'objectif de votre projet aura une incidence directe sur la tâche de vision par ordinateur sur laquelle vous devrez vous concentrer.

Voici quelques exemples d'objectifs de projets et de tâches de vision par ordinateur qui peuvent être utilisées pour atteindre ces objectifs :

• Objectif : développer un système capable de contrôler et de gérer le flux de différents types de véhicules sur les autoroutes : Développer un système capable de contrôler et de gérer le flux de différents types de véhicules sur les autoroutes, afin d'améliorer la gestion du trafic et la sécurité.

  • Tâche de vision par ordinateur : La détection d'objets est idéale pour la surveillance du trafic, car elle permet de localiser et d'identifier efficacement plusieurs véhicules. Elle est moins exigeante en termes de calcul que la segmentation d'images, qui fournit des détails inutiles pour cette tâche, ce qui garantit une analyse plus rapide et en temps réel.

• Objectif : Développer un outil qui aide les radiologues en fournissant des contours précis, au niveau du pixel, des tumeurs dans les scans d'imagerie médicale.

  • Tâche de vision par ordinateur : La segmentation d'image est adaptée à l'imagerie médicale car elle fournit des limites précises et détaillées des tumeurs qui sont cruciales pour évaluer la taille, la forme et la planification du traitement.

• Objectif : Créer un système numérique qui catégorise divers documents (par exemple, factures, reçus, documents juridiques) afin d'améliorer l'efficacité de l'organisation et la recherche de documents.

  • Tâche de vision par ordinateur : La classification d'images est idéale dans ce cas, car elle traite un document à la fois, sans tenir compte de la position du document dans l'image. Cette approche simplifie et accélère le processus de tri.

Étape 1.5 : Choisir le bon modèle et la bonne méthode de formation

Après avoir compris l'objectif du projet et les tâches de vision par ordinateur appropriées, une partie essentielle de la définition de l'objectif du projet consiste à sélectionner le bon modèle et la bonne approche de formation.

En fonction de l'objectif, vous pouvez choisir de sélectionner le modèle en premier ou après avoir vu les données que vous êtes en mesure de collecter à l'étape 2. Par exemple, supposons que votre projet dépende fortement de la disponibilité de certains types de données. Dans ce cas, il peut être plus pratique de recueillir et d'analyser les données avant de sélectionner un modèle. En revanche, si vous avez une idée précise des exigences du modèle, vous pouvez choisir le modèle en premier lieu, puis collecter les données qui correspondent à ces spécifications.

Le choix entre la formation à partir de zéro et l'apprentissage par transfert dépend de la manière dont vous préparez vos données. L'apprentissage à partir de zéro nécessite un ensemble de données diversifié pour construire la compréhension du modèle à partir de la base. L'apprentissage par transfert, quant à lui, vous permet d'utiliser un modèle pré-entraîné et de l'adapter à un ensemble de données plus petit et plus spécifique. En outre, le choix d'un modèle spécifique à entraîner déterminera la manière dont vous devrez préparer vos données, par exemple en redimensionnant les images ou en ajoutant des annotations, en fonction des exigences spécifiques du modèle.

Remarque : lorsque vous choisissez un modèle, tenez compte de son déploiement pour garantir la compatibilité et les performances. Par exemple, les modèles légers sont idéaux pour l'informatique de périphérie en raison de leur efficacité sur les appareils à ressources limitées. Pour en savoir plus sur les points clés liés à la définition de votre projet, lisez notre guide sur la définition des objectifs de votre projet et le choix du bon modèle.

Avant de se lancer dans les travaux pratiques d'un projet de vision par ordinateur, il est important de bien comprendre ces détails. Vérifiez que vous avez pris en compte les éléments suivants avant de passer à l'étape 2 :

• Définissez clairement le problème que vous essayez de résoudre.
• Déterminez l'objectif final de votre projet.
• Identifier la tâche spécifique de vision par ordinateur nécessaire (par exemple, détection d'objets, classification d'images, segmentation d'images).
• Décider de former un modèle à partir de zéro ou d'utiliser l'apprentissage par transfert.
• Sélectionnez le modèle approprié à votre tâche et à vos besoins de déploiement.

Étape 2 : Collecte et annotation des données

La qualité de vos modèles de vision par ordinateur dépend de la qualité de votre ensemble de données. Vous pouvez soit collecter des images sur l'internet, soit prendre vos propres photos, soit utiliser des ensembles de données préexistants. Voici quelques ressources intéressantes pour télécharger des ensembles de données de haute qualité : Google Dataset Search Engine, UC Irvine Machine Learning Repository et Kaggle Datasets.

Certaines bibliothèques, comme Ultralytics, offrent une prise en charge intégrée de divers ensembles de données, ce qui facilite l'utilisation de données de haute qualité. Ces bibliothèques comprennent souvent des utilitaires permettant d'utiliser les ensembles de données les plus courants de manière transparente, ce qui peut vous faire gagner beaucoup de temps et d'efforts lors des phases initiales de votre projet.

Toutefois, si vous choisissez de collecter des images ou de prendre vos propres photos, vous devrez annoter vos données. L'annotation des données est le processus qui consiste à étiqueter vos données afin de transmettre des connaissances à votre modèle. Le type d'annotation des données avec lequel vous travaillerez dépend de votre technique de vision par ordinateur. Voici quelques exemples :

• Classification des images : Vous allez étiqueter l'ensemble de l'image comme une seule classe.
• Détection d'objets: Vous allez dessiner des boîtes de délimitation autour de chaque objet de l'image et étiqueter chaque boîte.
• Segmentation d'images: Vous allez étiqueter chaque pixel de l'image en fonction de l'objet auquel il appartient, créant ainsi des limites d'objets détaillées.

La collecte et l'annotation des données peuvent être des tâches manuelles qui prennent beaucoup de temps. Les outils d'annotation peuvent faciliter ce processus. Voici quelques outils d'annotation ouverts utiles : LabeI Studio, CVAT et Labelme.

Étape 3 : Augmentation des données et division de l'ensemble de données

Après avoir collecté et annoté vos données d'image, il est important de diviser votre ensemble de données en ensembles d'entraînement, de validation et de test avant de procéder à l'augmentation des données. La division de votre ensemble de données avant l'augmentation est essentielle pour tester et valider votre modèle sur des données originales, non modifiées. Il permet d'évaluer avec précision la capacité de généralisation du modèle à des données nouvelles et inédites.

Voici comment diviser vos données :

• Ensemble de formation : Il s'agit de la plus grande partie de vos données, généralement 70 à 80 % du total, utilisée pour former votre modèle.
• Ensemble de validation : Généralement, environ 10 à 15 % de vos données ; cet ensemble est utilisé pour ajuster les hyperparamètres et valider le modèle pendant la formation, ce qui permet d'éviter l'ajustement excessif.
• L'ensemble de test : Les 10 à 15 % restants de vos données sont mis de côté en tant qu'ensemble de test. Il est utilisé pour évaluer les performances du modèle sur des données inédites une fois la formation terminée.

Après avoir divisé vos données, vous pouvez procéder à une augmentation des données en appliquant des transformations telles que la rotation, la mise à l'échelle et le retournement des images afin d'augmenter artificiellement la taille de votre ensemble de données. L'augmentation des données rend votre modèle plus résistant aux variations et améliore ses performances sur des images inédites.

Des bibliothèques comme OpenCV, Albumentations et TensorFlow offrent des fonctions d'augmentation flexibles que vous pouvez utiliser. En outre, certaines bibliothèques, comme Ultralytics, intègrent des paramètres d'augmentation directement dans leur fonction d'apprentissage du modèle, ce qui simplifie le processus.

Pour mieux comprendre vos données, vous pouvez utiliser des outils comme Matplotlib ou Seaborn pour visualiser les images et analyser leur distribution et leurs caractéristiques. La visualisation de vos données permet d'identifier des modèles, des anomalies et l'efficacité de vos techniques d'augmentation. Vous pouvez également utiliser Ultralytics Explorer, un outil permettant d'explorer les ensembles de données de vision par ordinateur à l'aide de la recherche sémantique, des requêtes SQL et de la recherche de similarités vectorielles.

En comprenant, divisant et augmentant correctement vos données, vous pouvez développer un modèle bien formé, validé et testé qui fonctionne bien dans les applications du monde réel.

Étape 4 : Formation au modèle

Une fois que votre ensemble de données est prêt pour la formation, vous pouvez vous concentrer sur la mise en place de l'environnement nécessaire, la gestion de vos ensembles de données et la formation de votre modèle.

Tout d'abord, vous devez vous assurer que votre environnement est correctement configuré. En règle générale, il s'agit des éléments suivants :

• L'installation de bibliothèques et de cadres essentiels tels que TensorFlow, PyTorchou Ultralytics.
• Si vous utilisez un site GPU, l'installation de bibliothèques telles que CUDA et cuDNN permettra d'activer l'accélération GPU et d'accélérer le processus d'apprentissage.

Vous pouvez ensuite charger vos ensembles de données de formation et de validation dans votre environnement. Normalisez et prétraitez les données en les redimensionnant, en convertissant leur format ou en les augmentant. Une fois votre modèle sélectionné, configurez les couches et spécifiez les hyperparamètres. Compilez le modèle en définissant la fonction de perte, l'optimiseur et les mesures de performance.

Des bibliothèques telles que Ultralytics simplifient le processus de formation. Vous pouvez commencer la formation en introduisant des données dans le modèle avec un minimum de code. Ces bibliothèques gèrent automatiquement les ajustements de poids, la rétropropagation et la validation. Elles proposent également des outils permettant de suivre la progression et d'ajuster facilement les hyperparamètres. Après l'entraînement, il suffit de quelques commandes pour sauvegarder le modèle et ses poids.

Il est important de garder à l'esprit qu'une bonne gestion des ensembles de données est vitale pour une formation efficace. Utilisez le contrôle de version pour les ensembles de données afin de suivre les modifications et de garantir la reproductibilité. Des outils tels que DVC (Data Version Control) peuvent aider à gérer de grands ensembles de données.

Étape 5 : Évaluation du modèle et mise au point du modèle

Il est important d'évaluer les performances de votre modèle à l'aide de différentes mesures et de l'affiner pour en améliorer la précision. L 'évaluation permet d'identifier les domaines dans lesquels le modèle excelle et ceux dans lesquels il doit être amélioré. La mise au point permet de s'assurer que le modèle est optimisé pour obtenir les meilleures performances possibles.

• Mesures de performance: Utilisez des mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1 pour évaluer les performances de votre modèle. Ces mesures fournissent des indications sur la qualité des prédictions de votre modèle.

• Ajustement des hyperparamètres: Ajuster les hyperparamètres pour optimiser les performances du modèle. Des techniques telles que la recherche en grille ou la recherche aléatoire peuvent aider à trouver les meilleures valeurs d'hyperparamètres.

• Mise au point : Apporter de petites modifications à l'architecture du modèle ou au processus de formation afin d'améliorer les performances. Il peut s'agir de modifier les taux d'apprentissage, la taille des lots ou d'autres paramètres du modèle.

Étape 6 : Test du modèle

Au cours de cette étape, vous pouvez vous assurer que votre modèle fonctionne bien sur des données totalement inédites, confirmant ainsi qu'il est prêt à être déployé. La différence entre le test et l'évaluation d'un modèle réside dans le fait qu'il s'agit de vérifier les performances du modèle final plutôt que de l'améliorer de manière itérative.

Il est important d'effectuer des tests approfondis et de résoudre les problèmes courants qui peuvent survenir. Testez votre modèle sur un ensemble de données distinct qui n'a pas été utilisé lors de la formation ou de la validation. Cet ensemble de données doit représenter des scénarios réels afin de s'assurer que les performances du modèle sont cohérentes et fiables.

Abordez également les problèmes courants tels que l'ajustement excessif, l'ajustement insuffisant et les fuites de données. Utilisez des techniques telles que la validation croisée et la détection des anomalies pour identifier et résoudre ces problèmes.

Étape 7 : Déploiement du modèle

Une fois que votre modèle a été testé de manière approfondie, il est temps de le déployer. Le déploiement consiste à rendre votre modèle disponible pour une utilisation dans un environnement de production. Voici les étapes du déploiement d'un modèle de vision par ordinateur :

• Mise en place de l'environnement : Configurez l'infrastructure nécessaire à l'option de déploiement choisie, qu'elle soit basée sur le cloud (AWS, Google Cloud, Azure) ou en périphérie (appareils locaux, IoT).

• Exportation du modèle: Exportez votre modèle dans le format approprié (par exemple, ONNX, TensorRT, CoreML pour YOLO11) afin d'assurer la compatibilité avec votre plateforme de déploiement.

• Déployer le modèle : Déployer le modèle en configurant des API ou des points d'extrémité et en l'intégrant à votre application.
• Assurer l'évolutivité: Mettre en place des répartiteurs de charge, des groupes de mise à l'échelle automatique et des outils de surveillance pour gérer les ressources et traiter l'augmentation des données et des demandes des utilisateurs.

Étape 8 : Suivi, maintenance et documentation

Une fois votre modèle déployé, il est important de surveiller en permanence ses performances, d'assurer sa maintenance pour résoudre les problèmes éventuels et de documenter l'ensemble du processus pour pouvoir s'y référer et l'améliorer à l'avenir.

Les outils de surveillance peuvent vous aider à suivre les indicateurs clés de performance (ICP) et à détecter les anomalies ou les baisses de précision. En surveillant le modèle, vous pouvez être conscient de la dérive du modèle, lorsque la performance du modèle diminue au fil du temps en raison de changements dans les données d'entrée. Entraînez périodiquement le modèle à l'aide de données actualisées afin de maintenir sa précision et sa pertinence.

Outre le contrôle et la maintenance, la documentation est également essentielle. Documentez soigneusement l'ensemble du processus, y compris l'architecture du modèle, les procédures d'entraînement, les hyperparamètres, les étapes de prétraitement des données et toutes les modifications apportées au cours du déploiement et de la maintenance. Une bonne documentation garantit la reproductibilité et facilite les mises à jour futures ou le dépannage. En surveillant, en entretenant et en documentant efficacement votre modèle, vous pouvez vous assurer qu'il reste précis, fiable et facile à gérer tout au long de son cycle de vie.

S'engager avec la communauté

La mise en relation avec une communauté de passionnés de vision par ordinateur peut vous aider à résoudre en toute confiance les problèmes auxquels vous êtes confrontés lorsque vous travaillez sur votre projet de vision par ordinateur. Voici quelques moyens d'apprendre, de dépanner et de travailler en réseau de manière efficace.

Ressources communautaires

• GitHub Issues : Consultez le dépôt GitHub YOLO11 et utilisez l'onglet Issues pour poser des questions, signaler des bogues et suggérer de nouvelles fonctionnalités. La communauté active et les mainteneurs sont là pour vous aider à résoudre des problèmes spécifiques.
• Ultralytics Serveur Discord : Rejoignez le serveur DiscordUltralytics pour interagir avec d'autres utilisateurs et développeurs, obtenir de l'aide et partager des idées.

Documentation officielle

• Ultralytics YOLO11 Documentation : Explorez la documentation officielle de YOLO11 pour obtenir des guides détaillés et des conseils utiles sur différentes tâches et projets de vision par ordinateur.

L'utilisation de ces ressources vous aidera à surmonter les difficultés et à vous tenir au courant des dernières tendances et des meilleures pratiques dans le domaine de la vision par ordinateur.

Lancez votre projet de vision par ordinateur dès aujourd'hui !

Entreprendre un projet de vision par ordinateur peut être passionnant et gratifiant. En suivant les étapes de ce guide, vous pouvez construire une base solide pour réussir. Chaque étape est cruciale pour développer une solution qui réponde à vos objectifs et fonctionne bien dans des scénarios réels. Au fur et à mesure que vous gagnerez en expérience, vous découvrirez des techniques et des outils avancés qui vous permettront d'améliorer vos projets. Restez curieux, continuez à apprendre et explorez de nouvelles méthodes et innovations !

FAQ

Comment choisir la tâche de vision par ordinateur adaptée à mon projet ?

Le choix de la tâche de vision par ordinateur appropriée dépend de l'objectif final de votre projet. Par exemple, si vous souhaitez surveiller le trafic, la détection d'objets est appropriée car elle permet de localiser et d'identifier plusieurs types de véhicules en temps réel. Pour l'imagerie médicale, la segmentation d'images est idéale pour délimiter en détail les tumeurs, ce qui facilite le diagnostic et la planification du traitement. En savoir plus sur des tâches spécifiques telles que la détection d'objets, la classification d'images et la segmentation d'instances.

Pourquoi l'annotation des données est-elle cruciale dans les projets de vision par ordinateur ?

L'annotation des données est essentielle pour apprendre à votre modèle à reconnaître des modèles. Le type d'annotation varie en fonction de la tâche :

• Classification d'images: Toute l'image est étiquetée dans une seule classe.
• Détection d'objets: Boîtes de délimitation dessinées autour des objets.
• Segmentation d'images: Chaque pixel est étiqueté en fonction de l'objet auquel il appartient.

Des outils tels que Label Studio, CVAT et Labelme peuvent vous aider dans ce processus. Pour plus de détails, consultez notre guide sur la collecte et l'annotation des données.

Quelles sont les étapes à suivre pour augmenter et diviser efficacement mon ensemble de données ?

La division de votre ensemble de données avant l'augmentation permet de valider les performances du modèle sur les données originales, non modifiées. Procédez comme suit :

• Ensemble d'entraînement: 70-80% de vos données.
• Ensemble de validation: 10-15% pour le réglage des hyperparamètres.
• Jeu d'essai: 10 à 15 % restants pour l'évaluation finale.

Après la division, appliquez des techniques d'augmentation des données telles que la rotation, la mise à l'échelle et le retournement pour accroître la diversité de l'ensemble de données. Des bibliothèques telles que Albumentations et OpenCV peuvent vous aider. Ultralytics propose également des paramètres d'augmentation intégrés pour plus de commodité.

Comment puis-je exporter mon modèle de vision par ordinateur pour le déployer ?

L'exportation de votre modèle garantit la compatibilité avec les différentes plates-formes de déploiement. Ultralytics propose plusieurs formats, dont ONNX, TensorRT et CoreML. Pour exporter votre modèle YOLO11 , suivez ce guide :

• Utiliser le export avec le paramètre de format souhaité.
• Veillez à ce que le modèle exporté corresponde aux spécifications de votre environnement de déploiement (par exemple, dispositifs périphériques, nuage).

Pour plus d'informations, consultez le guide d'exportation des modèles.

Quelles sont les meilleures pratiques en matière de suivi et de maintenance d'un modèle de vision par ordinateur déployé ?

Le suivi et la maintenance continus sont essentiels au succès à long terme d'un modèle. Mettre en place des outils de suivi des indicateurs clés de performance (ICP) et de détection des anomalies. Réentraîner régulièrement le modèle à l'aide de données actualisées afin de contrer la dérive du modèle. Documenter l'ensemble du processus, y compris l'architecture du modèle, les hyperparamètres et les changements, afin de garantir la reproductibilité et la facilité des mises à jour futures. Pour en savoir plus, consultez notre guide sur la surveillance et la maintenance.

📅C réé il y a 6 mois ✏️ Mis à jour il y a 1 mois

Commentaires