Un projet de vision par ordinateur est une technologie émergente qui forme les ordinateurs à comprendre un monde plus complexe grâce à des projets d'apprentissage profond. Il y a plusieurs avantages à ce qu'un ordinateur classe et catégorise des images ou des objets. Mais comment garantir le succès de votre projet de vision par ordinateur ?
Stockage, gestion et version de vos données
Les modèles d'apprentissage automatique devraient faciliter les tâches quotidiennes et résoudre de nombreux problèmes. La fiabilité d'un projet de vision par ordinateur dépend de la quantité de données stockées dans la collection. Ainsi, il est crucial de commencer par rassembler suffisamment d'échantillons et de métadonnées. Cependant, il est essentiel de collecter des données de haute qualité afin que le modèle puisse apprendre et prédire avec précision les caractéristiques associées aux images stockées dans le pool. Cela signifie que des mises à jour régulières des données peuvent favoriser le bon fonctionnement du projet. Par exemple, dans le domaine des soins de santé, le fait de disposer d'une grande quantité de données de haute qualité garantit la précision des diagnostics médicaux. Dans le domaine de la conduite autonome, la vision par ordinateur exige que l'utilisateur stocke et gère un volume considérable d'images pour que le véhicule fonctionne efficacement. Pour gérer ces données, il est essentiel d'étiqueter chaque image et d'annoter chaque caractéristique avec précision. Pour cela, il faut utiliser les outils et l'automatisation afin de favoriser la précision et la rapidité des classifications. Pour garantir le succès de votre projet de vision par ordinateur, il est recommandé d'utiliser des outils d'annotation fiables provenant d'un fournisseur de confiance. La meilleure approche consiste à utiliser un outil d'annotation contextualisé.
Créer et programmer des expériences
Il est essentiel de créer et de programmer des expériences avec votre projet pour s'assurer que le projet de vision par ordinateur est réussi. La vision par ordinateur peut résoudre de nombreux problèmes si le projet est créé avec le bon outil pour assurer la précision de la détection. La vision par ordinateur est beaucoup plus dynamique et efficace que la vision industrielle ou le traitement d'images. L'objectif de créer des expériences avec le projet permet de détecter son bon fonctionnement et de relever les imperfections éventuelles. Les fausses détections peuvent entraîner une grande perte pour une entreprise ; toutefois, si l'outil ne rate que quelques détections, cela peut signifier que le système est fiable, mais qu'il doit être amélioré. Les banques et les hôtels, par exemple, peuvent s'appuyer sur les images de la caméra des applications de vision par ordinateur pour identifier et distinguer les clients des bandits. De même, il est nécessaire de créer et de programmer des expériences utilisant la vision par ordinateur pour assurer la sécurité dans les endroits les plus dangereux. Dans certains cas, les ressources informatiques peuvent être utilisées pour localiser une personne, un véhicule ou un point de repère cible, afin d'accélérer la recherche d'informations.
Suivre et afficher les métriques et les journaux avec une seule méthode Python
Pour garantir la fiabilité du projet de vision par ordinateur de votre entreprise, il est important de suivre toutes les expériences que vous avez réalisées avec l'outil. En outre, vous devez commencer à organiser votre travail. La reproductibilité du projet peut être contrôlée en tenant un journal de chaque mesure disponible. Ce processus vous permet de garder facilement un œil sur la façon dont vous avez expérimenté le bon projet. Avec une seule méthode, vous pouvez envisager tous les processus sur le tableau de bord. Certains outils de projet de vision par ordinateur peuvent fournir à l'utilisateur un moteur de formation packagé pour assurer le succès de votre futur projet. Le paquet Python, par exemple, vous aide à analyser votre journal et à réaliser des expériences ML personnalisées. Le package doit être installé sur votre ordinateur, et ensuite, vos scripts seront liés à l'outil.
Testez vos modèles en direct dans la plateforme à partir d'une interface utilisateur dédiée.
Dans d'autres cas encore, vous pouvez assurer la fiabilité d'un projet de vision par ordinateur en identifiant des objets, des profils ou même en détectant les symptômes d'une maladie. Le résultat de l'expérience doit être pris en compte en considérant les images par seconde (FPS) réalisées sur le système en direct. Il est essentiel d'intégrer d'autres données pour améliorer les expériences futures afin d'améliorer la qualité du projet. La comparaison de vos expériences passées et récentes avec le système vous permet d'analyser les résultats, de vérifier la précision et d'identifier les facteurs et les composants les plus essentiels de vos derniers modèles. Pour tester le projet, il est essentiel d'utiliser un outil de débogage. Le meilleur choix est d'utiliser un outil de débogage intégré au système.
Comparez vos expériences pour identifier immédiatement la meilleure
Une autre technique utile pour s'assurer que le projet de vision par ordinateur est valable pour votre entreprise consiste à comparer celui que vous utilisez avec d'autres modèles. Cela peut vous aider à identifier les failles et les points forts de l'outil que vous avez adopté pour la détection exacte. Pour continuer, vous pouvez classer les différents modèles, et découvrir lesquels fonctionnent mieux dans la détection, lesquels sont plus performants pour la localisation, et lesquels ont le meilleur résultat dans la classification. Vous pouvez également comparer les approches utilisées par le système. L'approche basée sur le CNN est, par exemple, l'une des méthodes d'apprentissage profond les moins complexes. CNN est l'abréviation de Convolutional Neural Network (réseau neuronal convolutif), et cet algorithme est couramment utilisé pour attribuer une importance à une image spécifique. Diverses pondérations et idées préconçues apprenables sont attribuées à chaque caractéristique de la même image. Par conséquent, chaque objet devient unique en raison des valeurs qui lui ont été précédemment attribuées. Aussi, il est nécessaire d'utiliser une méthode de proposition régionale pour extraire les objets possibles de l'image. L'approche CNN est donc utilisée pour identifier les caractéristiques de chaque région. Ainsi, chaque région a désormais droit à des caractéristiques CNN spécifiques.
Utiliser un outil d'annotation collaboratif
Un autre processus permettant de vérifier la cohérence d'un projet de vision par ordinateur est la possibilité de partager votre travail et de collaborer avec vos équipes. Il s'agit de l'une des caractéristiques les plus précieuses de tout fournisseur de vision par ordinateur performant. Le choix d'un outil qui permet la coopération lors de la création d'un projet rend vos tâches de vision par ordinateur plus fructueuses. Après avoir conçu les grandes lignes du projet, vous pouvez partager votre travail avec une équipe, et de façon transparente, les membres de l'équipe peuvent collaborer à la création du modèle. Sur la plateforme, les participants peuvent partager leurs idées et commenter les résultats, ou planifier d'autres tâches pour améliorer la conception.
Pour conclure, la fiabilité d'un projet d'infographie dépend de nombreux facteurs, mais l'utilisation du bon outil est inestimable. Si vous ne savez pas par où commencer, vous pouvez essayer Picsellia, notre plateforme MLOps qui facilitera sûrement le stockage des données, la création de projets et la collaboration entre équipes.
