Analysez facilement les images grâce à l'IA : Object Detection

Dans cet article, nous allons voir comment intégrer facilement un moteur de détection d'objets dans votre projet et comment choisir et accéder au bon moteur en fonction de vos données.

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Qu'est-ce que la détection d'objets ?

Au début des années 2000, les premiers moteurs de détection d'objets ont été fabriqués à la main en raison du manque de représentation efficace des images à l'époque.

Proposé à l'origine en 2005 par N. Dalal et B. Triggs, le Hog Detector est une amélioration des contextes de transformation de caractéristiques et de formes invariants d'échelle de son époque. Hog fonctionne avec quelque chose appelé blocs, une grille de pixels dense dans laquelle les gradients sont constitués à partir de l'amplitude et de la direction du changement des intensités des pixels à l'intérieur du bloc. Les HOG sont largement connus pour leur utilisation dans la détection des piétons. Pour détecter des objets de différentes tailles, le détecteur HOG redimensionne l'image d'entrée plusieurs fois tout en conservant la taille d'une fenêtre de détection inchangée.

Entre 2005 et 2015, de multiples évolutions en matière de détection d'objets ont été créées : modèle basé sur des pièces déformables (DPM) puis approches d'apprentissage profond (AlexNet, RCNN ? SSPnet, FastCNN, FPN, etc.).

La détection d'objets est une technique de vision par ordinateur qui permet d'identifier et de localiser des objets dans une image ou une vidéo. Plus précisément, la détection d'objets dessine des cadres de délimitation autour de ces objets détectés, ce qui vous permet de localiser les objets dans une scène donnée. La détection d'objets est différente de la reconnaissance d'image qui permet d'étiqueter une image entière.

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Quels sont les cas d'utilisation de l'API de détection d'objets ?

Vous pouvez utiliser la détection d'objets dans de nombreux domaines. Voici quelques exemples de cas d'utilisation courants :

• Commerce de détail : le suivi du comportement des clients et le nombre actuel de personnes dans le magasin peuvent être comptés
• Agriculture : le moteur de détection d'objets est utile pour la détection de la rouille du blé. Il permet aux agriculteurs de réagir aux problèmes potentiels à un stade précoce
• Santé : moteurs de détection d'objets spécialement conçus pour détecter des maladies et des informations médicales
• Industrie automobile : détection de voitures, détection de plaques d'immatriculation
• Fitness : estimation de la pose humaine

L'approche multi-cloud

Lorsque vous avez besoin d'un moteur de détection d'objets, deux options s'offrent à vous :

• Première option : plusieurs moteurs de détection d'objets open source existent, leur utilisation est gratuite. Certains d'entre eux peuvent être performants, mais leur configuration et leur utilisation peuvent être complexes. L'utilisation d'une bibliothèque d'IA open source nécessite une expertise en science des données. De plus, vous devrez configurer un serveur en interne pour faire fonctionner des moteurs open source.
• Deuxième option : vous pouvez utiliser les moteurs de votre fournisseur de cloud. En fait, les fournisseurs de cloud tels que Google Cloud, AWS, Microsoft Azure, Alibaba Cloud ou IBM Watson fournissent tous plusieurs moteurs d'IA, y compris souvent la détection d'objets. Cette option semble très simple car vous pouvez rester dans un environnement connu où vous pourriez avoir des compétences dans votre entreprise et où le moteur est prêt à l'emploi.

La seule façon de sélectionner le bon fournisseur est de comparer les moteurs de différents fournisseurs avec vos données et de choisir le meilleur OU de combiner les résultats des moteurs de différents fournisseurs. Vous pouvez également comparer les prix si le prix est l'une de vos priorités, tout comme vous pouvez le faire pour des raisons de rapidité.

Cette méthode est la meilleure en termes de performances et d'optimisation mais elle présente de nombreux inconvénients :

• vous ne connaissez peut-être pas tous les fournisseurs performants du marché
• vous devez vous abonner et passer un contrat avec tous les fournisseurs
• vous devez maîtriser la documentation de l'API de chaque fournisseur
• vous devez vérifier leurs prix
• Vous devez traiter les données dans chaque moteur pour réaliser le benchmark

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Test de l'API de détection d'objets

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Résultat :

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Plateforme :

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Il existe de nombreux moteurs de détection d'objets sur le marché : il est impossible de tous les connaître, de connaître ceux qui offrent de bonnes performances. La meilleure façon d'intégrer la technologie de détection d'objets est l'approche multicloud qui vous garantit d'atteindre les meilleures performances et les meilleurs prix en fonction de vos données et de votre projet. Cette approche semble complexe mais nous vous la simplifions avec Eden AI qui centralise les API des meilleurs fournisseurs.

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Pourquoi choisir Eden AI?

C'est là qu'Eden AI devient très utile. Il vous suffit de vous inscrire et créer un compte Eden AI, et vous avez accès à de nombreux fournisseurs de moteurs pour de nombreuses technologies, notamment la détection d'objets. La plateforme vous permet de comparer et de visualiser les résultats de différents moteurs, et vous permet également de centraliser les coûts liés à l'utilisation de différents fournisseurs.

Eden AI fournit la même API facile à utiliser avec la même documentation pour chaque technologie. Vous pouvez utiliser l'API Eden AI pour appeler les moteurs de détection d'objets avec un fournisseur en tant que simple paramètre. Avec seulement quelques lignes, vous pouvez mettre en place votre projet en production.

‍Vous êtes fournisseur de solutions et souhaitez intégrer Eden AI, contactez-nous à l'adresse : contact@edenai.co

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