11 septembre 2021

Comment détecter de petits objets dans des images (très) grandes

Les contributeurs
Maximilian Gartz
Ingénieur en machine learning
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Dans ce billet de blog, ML6 présente une solution pour la détection de petits objets dans de très grandes images en utilisant une combinaison d'algorithmes de tuilage d'images et de détection d'objets. Le billet de blog explique les défis posés par les modèles conventionnels de détection d'objets sur de telles images et présente une méthode permettant de diviser l'image en tuiles plus petites et d'effectuer la détection d'objets sur chaque tuile individuellement.

Le billet de blog fournit également des exemples pratiques de mise en œuvre de cette approche en utilisant le modèle de détection d'objets YOLOv5 et la bibliothèque OpenCV. ML6 met en évidence les avantages de cette méthode et souligne l'importance d'un réglage minutieux pour obtenir des performances optimales.

Dans l'ensemble, l'article de blog propose une solution pour la détection de petits objets dans de très grandes images qui est mise en œuvre par une combinaison d'algorithmes de pavage d'images et de détection d'objets. Nous fournissons des exemples pratiques et soulignons l'importance de la mise au point pour obtenir des performances optimales.

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Lisez l'intégralité de l'article de blog interactif sur notre canal Medium.

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