Je vais directement au but, alors accrochez-vous ! Si vous bossez sur un projet de vision par ordinateur et que vous n\u2019avez pas encore d\u00e9couvert certaines bases de donn\u00e9es incontournables, vous \u00eates en train de passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de quelque chose de colossal. Imaginez pouvoir acc\u00e9der \u00e0 des millions d\u2019images et de vid\u00e9os, toutes pr\u00eates \u00e0 alimenter vos mod\u00e8les d\u2019apprentissage profond… Vous \u00eates curieux ? Vous avez bien raison ! <\/p>\n
Voici le deal : je vais vous balancer une s\u00e9lection de bases de donn\u00e9es qui pourraient totalement transformer votre projet. Que vous soyez dans la m\u00e9decine, la s\u00e9curit\u00e9, ou m\u00eame les v\u00e9hicules autonomes, ces ressources sont des mines d’or. Et croyez-moi, il y a un monde de diff\u00e9rences entre ce que vous utilisez peut-\u00eatre d\u00e9j\u00e0 et ces p\u00e9pites que je vais vous pr\u00e9senter. Allez, c’est parti ! <\/p>\n
Alors, parlons d’ImageNet<\/strong>… C’est sans doute la base de donn\u00e9es la plus c\u00e9l\u00e8bre dans le domaine de la vision par ordinateur. Avec plus de 14 millions d\u2019images<\/strong> \u00e9tiquet\u00e9es, elle offre une richesse de donn\u00e9es in\u00e9gal\u00e9e. Je veux dire, qui ne conna\u00eet pas ce nom, n’est-ce pas ? <\/p>\n L’un des points forts d’ImageNet, c’est qu’il a servi de tremplin pour de nombreux algorithmes r\u00e9volutionnaires dans l’apprentissage profond. La fameuse comp\u00e9tition ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) a propuls\u00e9 des r\u00e9seaux neuronaux comme AlexNet au devant de la sc\u00e8ne. Les performances des mod\u00e8les ont litt\u00e9ralement explos\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 cette base de donn\u00e9es. Mais attention, ce n’est pas juste une simple biblioth\u00e8que d’images. Les labels sont bien d\u00e9finis, organis\u00e9s en hi\u00e9rarchie. <\/p>\n N\u00e9anmoins, il y a un revers… L’utilisation d’ImageNet peut parfois donner une fausse impression de robustesse. Certains mod\u00e8les semblent tr\u00e8s performants en laboratoire, mais ils peuvent \u00e9chouer dans des sc\u00e9narios du monde r\u00e9el. C’est un truc \u00e0 garder \u00e0 l’esprit.<\/p>\n Si vous cherchez \u00e0 faire de la d\u00e9tection d’objets, COCO<\/strong> est un must. Elle contient plus de 330 000 images<\/strong>, avec pr\u00e8s de 2,5 millions d’annotations d’objets. Ce qui est cool ici, c’est que les images sont annot\u00e9es dans leur contexte. \u00c7a veut dire que, par exemple, une image de chien dans un parc aura non seulement le chien comme \u00e9tiquette, mais aussi tout ce qui l’entoure. <\/p>\n Cela permet \u00e0 vos algorithmes d’apprendre non seulement \u00e0 identifier des objets, mais aussi leurs relations dans un environnement donn\u00e9. En gros, \u00e7a donne une profondeur \u00e0 votre mod\u00e8le. Par contre, faut pas se mentir, le processus d’annotation est long et co\u00fbteux. \u00c7a peut \u00eatre un frein pour les petits projets ou ceux avec un budget limit\u00e9.<\/p>\n Parlons d\u2019Open Images<\/strong>… C’est la r\u00e9ponse de Google \u00e0 ImageNet et COCO. Cette base de donn\u00e9es offre plus de 9 millions d’images annot\u00e9es<\/strong>. La vraie force d’Open Images, c’est la diversit\u00e9 des annotations. Il y a tout, des objets aux attributs, en passant par les relations et les localisations. <\/p>\n Mais voil\u00e0, m\u00eame si c’est excellent pour cr\u00e9er un mod\u00e8le robuste, le volume d’images et la vari\u00e9t\u00e9 d’annotations peuvent rapidement devenir \u00e9crasants. Vous devrez faire preuve de discernement pour choisir les annotations qui seront vraiment utiles pour votre projet. C’est un peu le parc d’attractions des donn\u00e9es… mais avec trop de choix, on finit parfois par se perdre.<\/p>\n Si vous vous int\u00e9ressez aux v\u00e9hicules autonomes<\/strong>, alors KITTI<\/strong> est incontournable. Sp\u00e9cialement con\u00e7u pour la recherche en vision par ordinateur, le projet KITTI offre des ensembles de donn\u00e9es pour la d\u00e9tection d’objets, la localisation et la cartographie. Les informations viennent de vraies voitures en circulation, ce qui donne un r\u00e9alisme qu’on ne trouve pas ailleurs.<\/p>\n Cependant, la base de donn\u00e9es est assez limit\u00e9e en termes de vari\u00e9t\u00e9 d’environnements. Je veux dire, si vous entra\u00eenez votre mod\u00e8le uniquement sur KITTI, il risque de ne pas tr\u00e8s bien se comporter dans d’autres contextes. C\u2019est un peu comme si vous ne vous entra\u00eeniez que dans un gymnase et que vous pensiez pouvoir performer n’importe o\u00f9. Il faut diversifier les donn\u00e9es, sinon, bonjour la d\u00e9sillusion.<\/p>\n On a parl\u00e9 d’objets du quotidien, mais si vous \u00eates dans le secteur m\u00e9dical, alors Medical Segmentation Decathlon<\/strong> est fait pour vous. Cette base de donn\u00e9es fournit des jeux de donn\u00e9es pour des t\u00e2ches de segmentation d’images m\u00e9dicales. Imaginez… des images d’IRM<\/strong>, de CT scan<\/strong>, et plus encore, avec des annotations pr\u00e9cises pour chaque organe ou pathologie.<\/p>\n Le truc qui d\u00e9chire, c’est que non seulement vous avez acc\u00e8s \u00e0 diff\u00e9rents types d’images m\u00e9dicales, mais aussi \u00e0 plusieurs modalit\u00e9s d’annotation. C’est un vrai tr\u00e9sor pour les chercheurs. Mais attention… il y a un gros mais<\/strong>. Les donn\u00e9es m\u00e9dicales sont souvent sensibles. Il faut \u00eatre super vigilant sur les questions d’\u00e9thique et de protection des donn\u00e9es. N’allez pas balancer ces images n’importe o\u00f9 !<\/p>\n Une base de donn\u00e9es d’images est un ensemble organis\u00e9 d’images, souvent accompagn\u00e9 d’annotations, qui est utilis\u00e9 pour entra\u00eener et \u00e9valuer des mod\u00e8les d’apprentissage automatique en vision par ordinateur.<\/p>\n Utiliser une vari\u00e9t\u00e9 de bases de donn\u00e9es permet de cr\u00e9er des mod\u00e8les plus robustes et g\u00e9n\u00e9ralisables, capables de mieux s’adapter \u00e0 diff\u00e9rentes situations du monde r\u00e9el.<\/p>\n Cela d\u00e9pend de votre objectif. Si vous faites de la d\u00e9tection d’objets, COCO ou Open Images peuvent \u00eatre de bons choix. Pour des applications m\u00e9dicales, orientez-vous vers Medical Segmentation Decathlon.<\/p>\n Pas toujours. Certaines bases de donn\u00e9es, comme ImageNet, sont gratuites, mais d’autres peuvent n\u00e9cessiter des licences ou des permissions sp\u00e9cifiques, surtout pour des donn\u00e9es sensibles comme celles du secteur m\u00e9dical.<\/p>\n Vous pouvez toujours effectuer un fine-tuning<\/strong> de votre mod\u00e8le en utilisant un sous-ensemble de donn\u00e9es qui correspond mieux \u00e0 votre projet ou m\u00eame envisager de cr\u00e9er votre propre base de donn\u00e9es.<\/p>\n Pour garantir la qualit\u00e9, il est essentiel d’utiliser des annotateurs exp\u00e9riment\u00e9s et de mettre en place une validation crois\u00e9e pour s’assurer que les annotations sont pr\u00e9cises et fiables.<\/p>\n Voil\u00e0, vous avez maintenant une vision claire des bases de donn\u00e9es incontournables pour votre projet de vision par ordinateur. N’oubliez pas de faire vos choix judicieusement et surtout, restez curieux… Le monde des donn\u00e9es est vaste et plein de surprises !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" D\u00e9couvrez comment ces bases de donn\u00e9es incontournables peuvent propulser votre projet de vision par ordinateur vers de nouveaux sommets. 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COCO (Common Objects in Context)<\/h2>\n
3. Open Images<\/h2>\n
4. KITTI<\/h2>\n
5. Medical Segmentation Decathlon<\/h2>\n
R\u00e9sum\u00e9 rapide<\/h2>\n
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Frequently Asked Questions<\/h2>\n
1. Qu’est-ce qu’une base de donn\u00e9es d’images en vision par ordinateur ?<\/h3>\n
2. Pourquoi est-il important d’utiliser des bases de donn\u00e9es vari\u00e9es ?<\/h3>\n
3. Comment choisir la bonne base de donn\u00e9es pour mon projet ?<\/h3>\n
4. Les donn\u00e9es sont-elles toujours gratuites ?<\/h3>\n
5. Que faire si la base de donn\u00e9es ne correspond pas parfaitement \u00e0 mes besoins ?<\/h3>\n
6. Comment garantir la qualit\u00e9 des annotations ?<\/h3>\n