Comprendre les types de modèles personnalisés
Les modèles Azure AI Vision personnalisés ont différentes fonctionnalités en fonction du type. Les types de modèles personnalisés incluent la classification d’images, la détection d’objet et la reconnaissance de produit.
Classification d’images
La classification d’images est une fonctionnalité de vision par ordinateur où un modèle est entraîné afn de prédire une étiquette pour une image en fonction du contenu de l’image entière. En règle générale, l’étiquette de classe est liée au sujet principal de l’image, mais les cas d’usage spécifiques peuvent varier.
Par exemple, les images suivantes sont classifiées en fonction du type de fruit qu’elles contiennent.
Les modèles peuvent être entraînés pour la classification multiclasse (où il existe plusieurs classes, mais chaque image ne peut appartenir qu’à une seule classe) ou la classification multi-étiquette (où une image peut être associée à plusieurs étiquettes).
Détection d’objets
La détection d’objets est une forme de vision machine dans laquelle un modèle est formé pour détecter la présence et l’emplacement d’une ou plusieurs classes d’objets dans une image. Par exemple, un système de caisse avec intelligence artificielle dans une épicerie peut devoir identifier le type et l’emplacement des éléments achetés.
La détection d’objet implique deux composants :
- L’étiquette de classe de chaque objet détecté dans l’image. Par exemple, vous pourriez prédire qu’une image contient une pomme et deux oranges.
- L’emplacement de chaque objet dans l’image, indiqué sous forme de coordonnées d’un cadre englobant qui englobe l’objet.
Reconnaissance de produits
La reconnaissance de produit fonctionne de la même façon que la détection d’objet, mais avec une exactitude améliorée pour les étiquettes de produits et les noms des marques. Les prédictions pour la reconnaissance de produit ont à la fois l’étiquette de classe et l’emplacement, ce qui vous permet de savoir où se trouve le produit dans l’image.