Le Deep Learning pour le traitement d’images

Résumé

Cet ouvrage s'adresse à toutes les personnes désireuses de comprendre et développer des applications de traitement d'images basées sur le deep learning. Il fournit non seulement une base théorique solide, mais également des informations très pratiques, des " trucs et astuces " et des exemples sous forme de scripts Python basés sur TensorFlow. Après une introduction à l'intelligence artificielle, le matériel et les logiciels nécessaires à sa pratique sont détaillés. Suivent ensuite des explications progressives des réseaux de neurones convolutionnels, en décrivant tout d'abord les classifieurs linéaires, puis les réseaux de neurones profonds, et enfin les réseaux convolutionnels. Ces trois chapitres sont accompagnés de scripts Python utilisant TensorFlow, et suivis d'astuces pour améliorer la performance et limiter les biais potentiels du réseau et l'impact carbone lié à son apprentissage et son utilisation. L'apprentissage par transfert, qui consiste à adapter un réseau pré-entraîné à une nouvelle tâche, est ensuite présenté, et accompagné d'un exemple basé sur TensorFlow. Les chapitres suivants décrivent les réseaux convolutionnels appliqués à d'autres tâches que la classification, comme la détection et la segmentation. Ces chapitres sont accompagnés de scripts présentant l'utilisation des bibliothèques TensorFlow Object Detection et de l'architecture Unet. Le lecteur trouve une description de plusieurs méthodes permettant de visualiser le fonctionnement du réseau et d'am