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Quelle différence y a-t-il entre la classification des images et les techniques de détection des objets?
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Quelle différence y a-t-il entre la classification des images et les techniques de détection des objets?

Les techniques de classification d'images et de détection d'objets sont des méthodes importantes utilisées en vision par ordinateur. Ces techniques aident les machines à comprendre et à identifier des objets et des environnements en temps réel à l'aide d'images numériques. Comme ces deux méthodes tournent autour de l'identification d'objets dans des images numériques, elles laissent souvent place à la confusion : que sont réellement les techniques de classification d'images et de détection d'objets et comment diffèrent-elles les unes des autres ?

Emilie
November 24, 2022

Les techniques de classification d'images et de détection d'objets sont des méthodes importantes utilisées en vision par ordinateur. Ces techniques aident les machines à comprendre et à identifier des objets et des environnements en temps réel à l'aide d'images numériques. Comme ces deux méthodes tournent autour de l'identification d'objets dans des images numériques, elles laissent souvent place à la confusion : que sont réellement les techniques de classification d'images et de détection d'objets et comment diffèrent-elles les unes des autres ?

Dans cet article, nous allons découvrir ces deux techniques et discuter de ce qui les différencie.Classification des images

En termes simples, la classification d'images est une technique utilisée pour classer ou prédire la classe d'un objet spécifique dans une image. L'objectif principal de cette technique est d'identifier avec précision les caractéristiques d'une image.

Vous pouvez voir ci-dessous plusieurs types de techniques de classification d'images :

  • La classification d'images basée sur les informations acquises par différents capteurs ;
  • Classification des images basée sur la nature de l'échantillon d'entraînement utilisé pour la classification ;
  • Classification d'images basée sur la nature de l'échantillon d'entraînement utilisé pour la classification ; Classification d'images basée sur la base des différents paramètres utilisés sur les données ;
  • Classification d'images basée sur la nature des informations de pixel utilisées sur les données ;
  • Classification des images basée sur le nombre de sorties générées pour chaque élément de données spatiales ;
  • Classification des images en fonction de la nature des informations spatiales.Les principaux inconvénients de la technique de classification d'images sont le temps considérable nécessaire à la phase d'apprentissage et les données volumineuses.

Détection d'objets

L'objectif de la détection d'objets est de déterminer où se trouvent les objets dans une image donnée (localisation des objets) et à quelle catégorie appartient chaque objet (classification des objets). En d'autres termes, la détection d'objets est un type de technique de classification d'images. Outre la classification, cette technique identifie également l'emplacement des objets parmi un grand nombre de catégories prédéfinies dans les images naturelles. Les techniques de détection d'objets peuvent être utilisées dans des projets du monde réel tels que la détection de visages, la détection de piétons, la détection de véhicules, la détection de panneaux de signalisation, la vidéosurveillance, etc.

Au cours des dernières années, de grands succès ont été obtenus dans un environnement contrôlé pour le problème de la détection d'objets. Cependant, dans des lieux non contrôlés, en particulier lorsque les objets sont placés dans des poses arbitraires dans un environnement encombré et occulté, le problème reste non résolu.

Dataleon peut vous aider à gérer vos décisions et à analyser vos images et vos documents en utilisant de puissants algorithmes d'apprentissage automatique. Sa puissante plateforme de vision par ordinateur vous permet d'entraîner à la fois des modèles de classification et de détection.

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Emilie

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