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computer_vision_and_pattern_recognition_segmentation_d_image

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computer_vision_and_pattern_recognition_mask_r-cnn [2019/03/06 09:37] – [Computer Vision and Pattern Recognition Mask R-CNN] sergecomputer_vision_and_pattern_recognition_segmentation_d_image [2020/12/27 15:04] (Version actuelle) serge
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-====== Computer Vision and Pattern Recognition Mask R-CNN======+====== Computer Vision and Pattern Recognition Segmentation d'image====== 
 +<WRAP center round box 60% centeralign> 
 +**{{tagpage>ia|Intelligence Artificielle}}**     **[[http://translate.google.com/translate?hl=&sl=auto&tl=en&u=https%3A%2F%2Fressources.labomedia.org%2Fcomputer_vision_and_pattern_recognition_segmentation_d_image|English Version]]** 
 +</WRAP> 
 +<WRAP center round box 60% centeralign> 
 +**[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle en détails]]** 
 +</WRAP>
  
 <WRAP center round box 80% centeralign> <WRAP center round box 80% centeralign>
-**{{tagpage>semaphore|Sémaphores}}**  ....  **{{tagpage>bge|Blender Game Engine}}** ....  **{{tagpage>ia|Intelligence Artificielle}}**+**{{tagpage>semaphore|Sémaphores}}**  ....  **{{tagpage>bge|Blender Game Engine}}** .... 
 </WRAP> </WRAP>
  
 <WRAP group> <WRAP group>
 <WRAP half column> <WRAP half column>
-{{:2019_03:polarlicht_2.jpg?400|}}+{{ youtube>trWrEWfhTVg?medium }} 
 +**Une bonne explication de l'apprentissage profond, mais pas de la convolution**
 </WRAP> </WRAP>
 <WRAP half column> <WRAP half column>
-{{:2019_03:polarlicht_3.png?400|}}+{{ youtube>zG_5OtgxfAg?medium }} 
 +**Les réseaux de convolution (CNN)** 
 +</WRAP> 
 +</WRAP> 
 + 
 +<WRAP group> 
 +<WRAP half column> 
 +{{ media_01:polarlicht_2.jpg?400 |}} 
 +</WRAP> 
 +<WRAP half column> 
 +{{ media_01:polarlicht_3.png?400 |}}
 </WRAP> </WRAP>
 </WRAP> </WRAP>
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 Wikipedia dit que la **[[https://fr.wikipedia.org/wiki/Segmentation_d%27image|segmentation d'image]]** est une opération de traitement d'images qui a pour but de rassembler des pixels entre eux suivant des critères pré-définis. Les pixels sont ainsi regroupés en régions, qui constituent un pavage ou une partition de l'image. Il peut s'agir par exemple de séparer les objets du fond. Wikipedia dit que la **[[https://fr.wikipedia.org/wiki/Segmentation_d%27image|segmentation d'image]]** est une opération de traitement d'images qui a pour but de rassembler des pixels entre eux suivant des critères pré-définis. Les pixels sont ainsi regroupés en régions, qui constituent un pavage ou une partition de l'image. Il peut s'agir par exemple de séparer les objets du fond.
  
-La **[[https://en.wikipedia.org/wiki/Image_segmentation|version anglaise]]** beaucoup plus riche !+La [[https://en.wikipedia.org/wiki/Image_segmentation|version anglaise]] beaucoup plus riche !
  
 +=====YOLO=====
 +{{ youtube>VOC3huqHrss?medium }}
 +
 +Yolo v3 est utilisé avec: 
 +  * **[[yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore|Yolo Darknet avec un vrai sémaphore]]**
 =====Définition de Mask R-CNN===== =====Définition de Mask R-CNN=====
-https://medium.freecodecamp.org/mask-r-cnn-explained-7f82bec890e3 
  
-https://medium.com/technologymadeeasy/the-best-explanation-of-convolutional-neural-networks-on-the-internet-fbb8b1ad5df8+Les Perceptron, Perceptron multi-couche, CNN sont expliqués sur la page **[[intelligence_artificielle|Intelligence Artificielle]]**. 
 +====R-CNN==== 
 +**R-CNN** = **R**egional **C**onvolutional **N**eural **N**etwork 
 + 
 +====Mask R-CNN====
  
 +  * [[https://medium.freecodecamp.org/mask-r-cnn-explained-7f82bec890e3|Mask-R-CNN expliqué]]
 +  * [[https://medium.com/technologymadeeasy/the-best-explanation-of-convolutional-neural-networks-on-the-internet-fbb8b1ad5df8|The best explanation of convolutional neural networks on the internet]]
  
 +=====MASK R-CNN vs YOLO vs Deeplab Xception=====
 +Un peu de zik: {{ youtube>s8Ui_kV9dhw?large }}
 +  * [[https://github.com/matterport/Mask_RCNN|MASK R-CNN]]
 +  * [[https://pjreddie.com/darknet/yolo/|YOLO]] You only look once
 +  * [[https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab|Deeplab Xception]]
 =====Ressources===== =====Ressources=====
-====COCO==== +====ImageNet==== 
-[[http://cocodataset.org/#home|COCO is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset]]+  [[http://www.image-net.org|ImageNet]] est une base de données [[https://fr.wikipedia.org/wiki/ImageNet|d'images annotées]]
  
-[[http://cocodataset.org/workshop/coco-mapillary-eccv-2018.html|The goal of the joint COCO and Mapillary Workshop is to study object recognition in the context of scene understanding.]]+====COCO Common Object in Context==== 
 +  * [[http://cocodataset.org/#home|COCO is a large-scale object detection, segmentation, and captioning dataset]]
  
 ====ROI==== ====ROI====
 **ROI = Region of interest** **ROI = Region of interest**
  
-  * **https://en.wikipedia.org/wiki/Region_of_interest**+  * [[https://en.wikipedia.org/wiki/Region_of_interest|Region of interest]]
 **Mask R-CNN** **Mask R-CNN**
-  * CNN = Convolutional neural network https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network#GPU_implementations+  * [[https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network|CNN = Convolutional neural network]]
  
 **Region of Interest** pooling (also known as RoI pooling ou Roi) is a variant of max pooling, in which output size is fixed and input rectangle is a parameter. **Region of Interest** pooling (also known as RoI pooling ou Roi) is a variant of max pooling, in which output size is fixed and input rectangle is a parameter.
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 Pooling is an important component of convolutional neural networks for object detection based on Fast R-CNN architecture.   Pooling is an important component of convolutional neural networks for object detection based on Fast R-CNN architecture.  
  
-====Mask R-CNN de la Société Matterport==== +=====Mask R-CNN de la Société Matterport===== 
-  * **[[https://github.com/matterport/Mask_RCNN|Mask R-CNN for Object Detection and Segmentation]]** sur github+  * [[https://github.com/matterport/Mask_RCNN|Mask R-CNN for Object Detection and Segmentation]] sur github
 Mask R-CNN is based on Feature Pyramid Network (FPN) and a ResNet101 backbone. Mask R-CNN is based on Feature Pyramid Network (FPN) and a ResNet101 backbone.
   * [[https://matterport.com/|matterport]] 352 East Java Drive, Sunnyvale, CA, 94089   * [[https://matterport.com/|matterport]] 352 East Java Drive, Sunnyvale, CA, 94089
-C'est le dépôt le mieux noté dans la catégorie Mask R-CNN sur GitHub, **mais est-ce le plus adapté à mon besoin ?**  
  
 ===Feature Pyramid Network=== ===Feature Pyramid Network===
-  * **[[https://arxiv.org/abs/1612.03144|Feature Pyramid Networks for Object Detection]]**+  * [[https://arxiv.org/abs/1612.03144|Feature Pyramid Networks for Object Detection]]
  
 ===ResNet-101=== ===ResNet-101===
-  * **[[https://gist.github.com/flyyufelix/65018873f8cb2bbe95f429c474aa1294|ResNet-101 in Keras]]** +  * [[https://gist.github.com/flyyufelix/65018873f8cb2bbe95f429c474aa1294|ResNet-101 in Keras]] 
-  * **[[https://www.kaggle.com/pytorch/resnet101|ResNet-101 Deep Residual Learning for Image Recognition]]**+  * [[https://www.kaggle.com/pytorch/resnet101|ResNet-101 Deep Residual Learning for Image Recognition]]
  
-{{tag>ia python}}+{{tag> ia python sb }}
computer_vision_and_pattern_recognition_segmentation_d_image.1551865077.txt.gz · Dernière modification : 2019/03/06 09:37 de serge