Techniques de segmentation sémantique
Les techniques de segmentation sémantique représentent une avancée majeure en vision par ordinateur, car elles permettent une compréhension fine et pixel-par-pixel d'une scène visuelle. Contrairement à la classification d'image (qui assigne une seule étiquette à toute une image) ou à la détection d'objets (localisant des objets via des boîtes), la segmentation sémantique assigne une catégorie spécifique à chaque pixel (par exemple : route, bâtiment, arbre, ciel). Cela permet aux systèmes intelligents de distinguer non seulement ce qu'il y a dans une image, mais où se trouvent précisément ces éléments. Elle est cruciale dans des domaines comme la conduite autonome, la surveillance ou encore la médecine.
Les modèles les plus connus pour cette tâche sont des réseaux de neurones convolutifs (CNN) modifiés, capables de produire des cartes de segmentation denses. Parmi les architectures célèbres, on retrouve U-Net, très utilisé en imagerie médicale, FCN (Fully Convolutional Networks), ou encore DeepLab v3+, intégrant des techniques comme l'atrous convolution pour mieux capturer le contexte. Ces modèles peuvent aussi intégrer des transformers visuels ou des modules d'attention, afin d'améliorer la précision sur des structures complexes ou à faible contraste. La qualité de la segmentation dépend à la fois de l'architecture, des données annotées disponibles, et des techniques de post-traitement utilisées.
La segmentation sémantique est également souvent complétée par d'autres types de segmentation, comme la segmentation instance (distinguant les objets individuellement) ou panoptique (qui fusionne segmentation sémantique et instance). Des cas d'usage concrets incluent la cartographie urbaine automatisée, la reconnaissance de scènes intérieures, l'analyse d'images satellites ou l'analyse de tissus biologiques. Grâce à des accélérateurs comme TensorRT ou des pipelines comme DeepStream SDK de NVIDIA, ces techniques sont aujourd'hui déployées en temps réel sur GPU, y compris dans des dispositifs embarqués. Elles jouent ainsi un rôle fondamental dans l'interprétation intelligente d'environnements visuels complexes.