|
En traitement d'image, une pyramide de caractéristiques est une représentation multi-échelle d'une image où les mêmes caractéristiques sont extraites à différentes résolutions. Il s'agit essentiellement d'une pile de cartes de caractéristiques, chacune représentant l'image à une échelle (ou un niveau de détail) différent. Les niveaux inférieurs représentent des détails plus fins, tandis que les niveaux supérieurs représentent des représentations plus grossières et plus abstraites. Cela permet aux algorithmes de détecter les caractéristiques quelle que soit leur taille dans l’image.
Voici une ventilation des aspects clés :
* Représentation multi-échelle : L'idée principale est d'analyser l'image à différentes échelles. Ceci est crucial car les objets d’intérêt peuvent apparaître à différentes tailles dans une image. Un petit objet éloigné sera représenté par un petit nombre de pixels, tandis qu'un objet plus grand et rapproché en occupera beaucoup plus.
* Extraction de fonctionnalités à chaque niveau : À chaque niveau de la pyramide, des techniques d'extraction de caractéristiques (telles que SIFT, SURF, HOG ou des couches convolutives basées sur l'apprentissage profond) sont appliquées. Ces techniques identifient les points ou motifs saillants dans l’image à cette résolution particulière.
* Structure hiérarchique : La structure pyramidale organise les cartes de fonctionnalités. En règle générale, le niveau le plus bas est l'image originale (ou une version sous-échantillonnée). Les niveaux suivants sont générés en sous-échantillonnant le niveau précédent (par exemple, en réduisant les dimensions de l'image de moitié). Cela crée une hiérarchie dans laquelle les niveaux inférieurs capturent des détails fins et les niveaux supérieurs capturent un contexte à plus grande échelle.
* Objectif : Les pyramides de fonctionnalités sont cruciales pour les tâches de détection d'objets et de segmentation d'images. Ils permettent la détection d'objets quelle que soit leur échelle. Les petits objets peuvent être détectés à des niveaux inférieurs (haute résolution), tandis que les objets plus gros sont détectés à des niveaux plus élevés (résolution inférieure). Cela évite d'avoir à redimensionner l'image plusieurs fois, améliorant ainsi l'efficacité.
Exemples d'implémentations de pyramides de fonctionnalités :
* Pyramide de Gauss : Une approche classique où chaque niveau est créé en brouillant et en sous-échantillonnant le niveau précédent. Ceci est souvent utilisé comme base pour d’autres pyramides de fonctionnalités.
* Pyramide laplacienne : Construit une pyramide de différences entre les niveaux de la pyramide gaussienne. Il est utile pour la reconstruction d'images et l'analyse multi-résolution.
* Réseaux pyramidaux de fonctionnalités (FPN) : Une architecture basée sur l'apprentissage profond qui construit une pyramide de fonctionnalités à partir des cartes de fonctionnalités d'un réseau neuronal convolutif (CNN). Il combine efficacement les fonctionnalités haute résolution des couches peu profondes avec les informations sémantiques des couches plus profondes, améliorant ainsi considérablement les performances de détection d'objets. Il s’agit d’une méthode de pointe.
En résumé, les pyramides de caractéristiques sont des outils puissants pour analyser des images à plusieurs échelles, permettant la détection d'objets de différentes tailles et améliorant la robustesse des algorithmes de traitement d'images. Il s'agit d'un concept fondamental de la vision par ordinateur moderne.
|
