Classification d'image

Définition

La classification d'images consiste à attribuer des étiquettes à une image dans son ensemble, comme « chat », « voiture » ​​ou « tumeur ». C'est l'un des problèmes fondamentaux de la vision par ordinateur.

Interet

L’objectif est d’automatiser la reconnaissance d’objets ou de catégories dans les images à des fins de recherche, d’analyse ou de prise de décision.

Importance

• Tâche fondamentale en vision par ordinateur.
• Utilisé dans les domaines de la santé, de la vente au détail et de la surveillance de la sécurité.
• Limité dans la capture de plusieurs objets dans une seule image.
• Lié à la détection et à la segmentation d'objets.

Fonctionnement

1. Collecter et étiqueter un ensemble de données d'images.
2. Extraire des fonctionnalités (traditionnellement) ou utiliser des CNN pour la représentation.
3. Former des classificateurs sur des exemples étiquetés.
4. Évaluer sur des données de test invisibles.
5. Déployer pour classer de nouvelles images dans des environnements réels.

Exemples (monde réel)

• ImageNet Challenge : référence pour la recherche en classification d'images.
• Google Photos : classe les images pour la recherche et l'organisation.
• IA médicale : classe les rayons X dans des catégories telles que « normal » ou « maladie ».

Références / Lectures complémentaires

• Krizhevsky et al. « Classification ImageNet avec réseaux neuronaux convolutionnels profonds. » NeurIPS 2012.
• Cours Stanford CS231n sur les CNN.
• Transactions IEEE sur l'analyse des modèles et l'intelligence artificielle.