Comment utiliser et entraîner un modèle YOLO ?
YOLO, développé en 2016 est un algorithme de détection d’objets en temps réel très populaire dans les domaines de l'apprentissage automatique et de la vision par ordinateur. Contrairement à d'autres méthodes qui nécessitent plusieurs étapes pour détecter des objets dans une image, YOLO accomplit cette tâche en une seule fois, d'où son acronyme « You Only Look Once ».
Au cours des dernières années, des algorithmes rapides et précis se sont mis en place pour la reconnaissance d’objets dans une image, c’est le cas de YOLO.
Cet article a pour objectif de donner un aperçu de YOLO, de son fonctionnement et de son évolution depuis sa création. Il mettra l'accent sur l'importance de YOLO dans la détection d'objets en temps réel, en mettant l'accent sur sa capacité à traiter efficacement les images en un seul passage.
YOLO peut être utilisé pour la détection d'objets en temps réel dans des systèmes de surveillance vidéo, permettant la détection et le suivi d'objets ou de personnes. Vous trouverez ci-dessous quelques applications de la technologie :
Surveillance et sécurité
Dans le domaine des véhicules autonomes, YOLO peut être utilisé :
-
Pour détecter et classifier les objets sur la route, tels que les piétons, les véhicules, les panneaux de signalisation et les feux de circulation.
-
Dans les systèmes d'assistance à la conduite pour détecter les obstacles, les véhicules à proximité et les dangers potentiels sur la route.
Automobile autonome
Assistance à la conduite
Les véhicules autonomes et les systèmes d'assistance à la conduite sont similaires dans leurs applications, mais ils ont des objectifs différents. Les systèmes d'assistance aident les conducteurs avec des fonctions comme le freinage automatique d'urgence, tandis que les véhicules autonomes visent à conduire entièrement sans intervention humaine.
YOLO peut être appliqué pour la détection d'anomalies dans les images médicales, facilitant le dépistage précoce des maladies et des conditions médicales.
(Détection d'objets dans les images médicales - www.paperswithcode.com)
Dans le commerce électronique, YOLO peut être utilisé pour la détection d'objets dans les images de produits, permettant une recherche visuelle et une recommandation de produits plus efficaces.
Détection des défauts sur cartes électroniques
YOLO peut être intégré dans des applications de réalité augmentée pour détecter et suivre des objets dans le monde réel, offrant des expériences interactives et immersives aux utilisateurs.
Détection d'objets pour la réalité augmentée
YOLO peut être utilisé pour analyser des vidéos afin de détecter les objets, les marques et les comportements des consommateurs, fournissant des données précieuses pour les campagnes de marketing et de publicité.
(Analyse de vidéos pour le marketing et la publicité - www.tandemdirect.fr)
(Architecture et fonctionnement de Yolo pour la détection d’objets)
C’est une conception novatrice qui permet une détection d'objets rapide et précise en une seule passe à travers une image. Ce processus commence par la division de l'image en une grille de cellules. Ensuite, YOLO utilise un réseau de neurones convolutifs pour extraire des caractéristiques de l'image à différentes échelles, en utilisant des couches convolutives, de pooling et de normalisation. La couche de détection est cruciale, car elle utilise ces caractéristiques extraites pour prédire les boîtes englobantes des objets et les probabilités de leur présence dans chaque cellule de la grille. Ces informations sont générées pour chaque cellule, découpant ainsi l'image en une série de zones de recherche pour les objets.
Après cela, YOLO utilise une technique de suppression non-maximale pour éliminer les boîtes englobantes redondantes et ne conserver que les détections les plus fiables. Enfin, la sortie du modèle est une liste de détections d'objets, chaque détection étant représentée par une boîte englobante, une classe prédite et un score de confiance associé à la détection. Cette approche globale permet à YOLO d'atteindre des performances impressionnantes en termes de vitesse et de précision dans la détection d'objets, ce qui en fait un choix populaire pour de nombreux scénarios d'application nécessitant une analyse rapide et précise des images.
Comparé à d'autres modèles de détection d'objets tels que Faster R-CNN, SSD (Single Shot Multibox Detector) et RetinaNet, YOLO présente à la fois des avantages et des inconvénients distincts.
Avantages :
-
Vitesse de traitement élevé
-
Capacité à détecter de petits objets
-
Facilité de mise en œuvre
Inconvénients :
-
Précision inférieure pour les petits objets
-
Faible rappel pour les objets petits ou éloignés (il peut manquer des détails)
-
Sensibilité à la taille des cellules de grille
YOLO se distingue par sa rapidité et sa simplicité, tandis que Faster R-CNN offre une haute précision mais à un coût de traitement plus élevé, SSD propose une vitesse de traitement rapide avec une précision compétitive, et RetinaNet est conçu pour une détection précise des petits objets en surmontant le déséquilibre de classe.
C’est une famille de modèles de détection d'objets en temps réel. Il existe différentes versions et tailles de ces modèles, adaptées à différents besoins en termes de performance et de précision. Par exemple, certaines versions sont plus rapides mais moins précises, tandis que d'autres sont plus précises mais demandent plus de ressources. En choisissant la bonne version, on peut trouver le juste équilibre entre vitesse et précision pour les applications spécifiques.
Pour utiliser un modèle YOLO pré-entraîné, il faut commencer par télécharger le modèle depuis une source fiable en ligne. Choisir un outil ou un framework compatible avec YOLO, comme TensorFlow ou PyTorch, selon vos préférences et compétences. Puis, installer les dépendances nécessaires, comme Python et les bibliothèques associées, pour exécuter le modèle sur votre système.
Une fois le modèle téléchargé et les outils installés, il faut suivre les instructions pour le charger dans votre environnement de développement. Préparer les images ou vidéos que l’on souhaite analyser en les redimensionnant ou en les convertissant dans un format approprié pour le modèle YOLO.
Ensuite, utiliser le modèle pour détecter les objets dans les images ou vidéos préparées. Bien que cela nécessite un peu de codage, des exemples et des tutoriels sont souvent disponibles pour vous guider à travers ce processus.
Si l’on souhaite voir quels objets sont présents dans une photo, on peut utiliser un modèle YOLO pour les détecter automatiquement. C'est utile pour la sécurité, la surveillance, ou même simplement pour s'amuser avec des photos.
En résumé, YOLO révolutionne la détection d'objets en temps réel avec sa capacité à tout détecter en une seule passe. Ses avantages incluent une vitesse élevée, une détection précise des petits objets et une facilité d'utilisation, mais il a aussi des limitations comme une précision moindre pour les petits objets. L'utilisation de YOLO implique plusieurs étapes, notamment le téléchargement, le chargement et l'application du modèle.
Pour le prochain article, nous pourrions explorer l'entraînement et l'utilisation du modèle FOMO (Faster Objects, More Objects), ouvrant ainsi de nouvelles perspectives sur l'intelligence artificielle appliquée aux interactions humaines et sociales.
