Méthodes de classification d'images

Les méthodes de classification d'images constituent l'une des tâches les plus fondamentales et historiques de la vision par ordinateur. Elles consistent à attribuer une étiquette unique à une image entière, en fonction du contenu visuel qu'elle présente (exemple : "chat", "voiture", "montagne"). Ce processus implique l'extraction de caractéristiques visuelles discriminantes suivie d'une décision de classe. À l'origine, les méthodes utilisaient des techniques manuelles comme les descripteurs SIFT, HOG ou SURF combinés à des classificateurs SVM ou k-NN. Cependant, avec l'essor de l'apprentissage profond, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont révolutionné cette tâche en permettant une extraction automatique et hiérarchique des caractéristiques.

Les architectures de CNN célèbres comme AlexNet, VGG, ResNet, EfficientNet ou Vision Transformers (ViT) ont permis d'atteindre des niveaux de précision exceptionnels sur des ensembles de données comme ImageNet. Le principe de ces modèles repose sur une série de couches convolutives, d'activation, de normalisation et de regroupement, suivies de couches entièrement connectées pour la décision finale. Ces modèles sont capables d'apprendre à distinguer des classes à partir de millions d'images annotées, en capturant les motifs visuels pertinents à différentes échelles. La classification peut être binaire (chien ou pas chien), multiclasse (chien, chat, cheval) ou multilabel (plusieurs classes simultanément dans une image). Elle est également utilisée comme base dans des systèmes de reconnaissance faciale, de tri automatique ou de recherche par contenu.

Dans la pratique, les méthodes de classification d'images sont utilisées dans de nombreux domaines tels que la santé (diagnostic à partir d'images médicales), l'agriculture (détection de maladies sur les cultures), l'industrie (contrôle qualité), ou encore la sécurité (reconnaissance de visages ou d'objets suspects). La facilité d'intégration de ces modèles dans des pipelines temps réel grâce à des outils comme TensorRT ou ONNX Runtime permet leur déploiement à grande échelle. Ces méthodes sont souvent la porte d'entrée vers des systèmes de vision plus complexes, servant de base à la détection, à la segmentation ou à l'analyse de scène. Elles restent un pilier de l'intelligence visuelle artificielle moderne.