Cas pratiques Computer Vision

Contexte : Une startup souhaite classer automatiquement des images de produits (chaussures, sacs, accessoires) pour son catalogue. Le Problème : Le tri manuel des images ralentit la mise en ligne. Contraintes : Redimensionner les images à taille fixe. Normaliser les pixels. Utiliser un CNN simple avec séparation train/test. Évaluer la performance via accuracy. Livrable attendu : Implémenter un pipeline complet de Computer Vision incluant prétraitement, entraînement d’un CNN basique et évaluation des performances.

Contexte : Un modèle de classification d’images converge lentement et produit des résultats instables. Le Problème : Les images sont utilisées avec des valeurs de pixels brutes (0-255). Extrait logique actuelle : model.fit(images_raw, labels) Sans normalisation préalable. Contraintes : Appliquer normalisation des pixels (0-1). Réentraîner le modèle. Comparer vitesse de convergence et performance finale. Livrable attendu : Corriger le pipeline en intégrant une étape de normalisation adaptée.

Contexte : Un modèle de vision est évalué uniquement sur un test unique. Le Problème : Les performances varient selon le split choisi. Extrait logique actuelle : train_test_split(images, labels) Sans validation supplémentaire. Contraintes : Introduire jeu de validation distinct. Comparer performances train/validation/test. Livrable attendu : Proposer une stratégie d’évaluation plus robuste pour un modèle de Computer Vision.

Contexte : Un CNN atteint 100% de précision sur le train mais faible performance sur le test. Le Problème : Le dataset est limité et le modèle trop complexe. Extrait logique actuelle : Conv2D(64) -> Conv2D(128) -> Dense(512) Sans régularisation. Contraintes : Introduire dropout ou data augmentation simple. Réduire complexité si nécessaire. Comparer train/test. Livrable attendu : Proposer une correction permettant d’améliorer la généralisation du modèle.

Contexte : Un modèle de classification binaire utilise une fonction de perte non adaptée. Le Problème : La convergence est instable et les performances faibles. Extrait logique actuelle : model.compile(loss='mse') Pour un problème binaire. Contraintes : Adapter fonction de perte (binary crossentropy). Vérifier activation finale (sigmoid). Réentraîner modèle. Livrable attendu : Corriger la configuration du modèle pour assurer cohérence entre tâche et fonction de perte.

Contexte : Un modèle CNN génère une erreur liée à la forme des données. Le Problème : Les images sont chargées sans respecter le format attendu (channels last vs channels first). Extrait logique actuelle : input_shape = (height, width) Sans dimension de canal. Contraintes : Adapter dimension d’entrée (height, width, channels). Vérifier cohérence avec framework utilisé. Livrable attendu : Corriger la configuration du modèle afin d’accepter correctement les images en entrée.

Contexte : Un projet pédagogique vise à reconnaître des chiffres manuscrits à partir d’images. Le Problème : Les modèles classiques de machine learning sont insuffisants pour capturer les variations visuelles. Contraintes : Construire un CNN basique. Redimensionner les images. Séparer train/test. Évaluer via accuracy. Livrable attendu : Implémenter un modèle de classification d’images capable de reconnaître des chiffres manuscrits avec performance satisfaisante.

Contexte : Une application industrielle souhaite détecter automatiquement les formes principales d’objets sur une image. Le Problème : Les contours ne sont pas extraits correctement à partir des images brutes. Contraintes : Convertir image en niveaux de gris. Appliquer filtre de détection de contours (ex : Sobel ou Canny). Tester sur plusieurs images. Livrable attendu : Développer un script de détection de contours simple et analyser visuellement les résultats obtenus.

Contexte : Des images capturées en environnement industriel contiennent du bruit visuel. Le Problème : Le bruit dégrade la performance du modèle de classification. Contraintes : Appliquer un filtre simple (Gaussian blur). Comparer performance avant/après filtrage. Livrable attendu : Développer une étape de réduction de bruit et analyser son impact sur la qualité d’image et la performance modèle.

Contexte : Les images du dataset ont des tailles variables. Le Problème : Le modèle ne peut pas traiter des dimensions hétérogènes. Contraintes : Redimensionner toutes les images à une taille uniforme. Maintenir proportion si possible. Tester impact sur performance. Livrable attendu : Implémenter une étape de redimensionnement cohérente dans le pipeline de traitement d’images.

Contexte : Une entreprise industrielle souhaite classifier des pièces mécaniques à partir d’images prises en conditions variables (luminosité, angle, bruit). Le Problème : Le modèle actuel fonctionne en laboratoire mais échoue dès que les conditions changent légèrement. Contraintes : Mettre en place un pipeline incluant data augmentation (rotation, zoom, variation de luminosité). Ajouter batch normalization ou dropout. Séparer correctement train, validation et test. Évaluer l’amélioration via accuracy et courbes de perte. Livrable attendu : Concevoir un pipeline Computer Vision intégrant augmentation et régularisation, puis comparer les performances avant et après amélioration.

Contexte : Une entreprise agricole souhaite identifier les zones cultivées dans des images aériennes. Le Problème : Les modèles de classification ne permettent pas de segmenter précisément les régions d’intérêt. Contraintes : Implémenter un modèle de segmentation simple (type U-Net léger). Préparer masques annotés. Évaluer via métrique IoU. Livrable attendu : Développer un modèle de segmentation capable d’identifier les zones d’intérêt pixel par pixel.

Contexte : Un modèle de classification d’images est biaisé vers la classe majoritaire. Le Problème : Les classes rares sont mal détectées. Extrait logique actuelle : model.fit(X_train, y_train) Sans pondération. Contraintes : Introduire class weights ou sur-échantillonnage. Évaluer avec F1-score macro. Comparer résultats. Livrable attendu : Proposer une amélioration du pipeline afin d’améliorer la détection des classes minoritaires.

Contexte : L’entraînement d’un CNN oscille fortement et la perte ne diminue pas correctement. Le Problème : Le learning rate est mal calibré. Extrait logique actuelle : optimizer = Adam(learning_rate=0.05) Contraintes : Tester différents learning rates. Introduire éventuellement un scheduler. Comparer stabilité d’entraînement. Livrable attendu : Proposer une stratégie d’optimisation du learning rate améliorant convergence et performance.

Contexte : Un modèle de classification d’images multi-classes produit des résultats incohérents. Le Problème : Les labels sont fournis en format entier mais la configuration du modèle suppose un encodage one-hot. Extrait logique actuelle : model.compile(loss='categorical_crossentropy') Sans transformation des labels. Contraintes : Adapter soit la fonction de perte (sparse categorical crossentropy), soit encoder correctement les labels. Vérifier cohérence avec activation softmax. Livrable attendu : Corriger la configuration pour garantir cohérence entre labels, architecture et fonction de perte.

Contexte : Un réseau convolutionnel profond converge très lentement. Le Problème : L’architecture empile plusieurs couches sans normalisation intermédiaire. Extrait logique actuelle : Conv2D -> Conv2D -> Conv2D -> Dense Sans batch normalization. Contraintes : Introduire batch normalization ou ajuster fonctions d’activation. Comparer courbes d’entraînement avant/après modification. Livrable attendu : Proposer une correction architecturale améliorant stabilité et vitesse de convergence.

Contexte : Les performances en production diffèrent fortement des tests locaux. Le Problème : Le redimensionnement et la normalisation diffèrent entre entraînement et inférence. Extrait logique actuelle : Prétraitement différent dans script production Contraintes : Uniformiser pipeline de prétraitement. Garantir cohérence stricte entre phases. Revalider modèle. Livrable attendu : Proposer une refonte garantissant cohérence complète du prétraitement sur tout le cycle de vie du modèle.

Contexte : Une entreprise logistique souhaite localiser des colis dans des images issues de caméras d’entrepôt. Le Problème : Le système actuel classe l’image mais ne localise pas précisément les objets. Contraintes : Utiliser un modèle de détection d’objets pré-entraîné léger. Adapter les annotations au format requis. Évaluer via métrique simple comme IoU. Livrable attendu : Mettre en place un prototype de détection d’objets capable de localiser les colis dans une image.

Contexte : Une application mobile doit classifier des images capturées par caméra en temps réel. Le Problème : Le modèle actuel est trop lourd et entraîne une latence élevée. Contraintes : Réduire complexité du modèle. Évaluer compromis entre taille et précision. Tester temps d’inférence. Livrable attendu : Proposer une architecture de modèle optimisée pour inférence rapide en environnement contraint.

Contexte : Un dataset d’images médicales est limité en volume. Le Problème : Un CNN entraîné from scratch ne généralise pas correctement. Contraintes : Utiliser un modèle pré-entraîné. Geler certaines couches. Ajuster les couches finales pour la tâche spécifique. Évaluer amélioration. Livrable attendu : Mettre en place une stratégie de transfert d’apprentissage et comparer les performances avec un entraînement complet.

Contexte : Une entreprise industrielle souhaite détecter des défauts rares sur des lignes de production. Le Problème : Les défauts sont rares et peu annotés, rendant la supervision difficile. Contraintes : Concevoir un Variational Autoencoder pour apprendre la distribution normale. Définir seuil basé sur reconstruction error. Évaluer robustesse sur cas rares. Livrable attendu : Proposer une architecture complète d’anomaly detection visuelle non supervisée adaptée à environnement industriel.

Contexte : Une entreprise souhaite mettre en place un système de reconnaissance faciale pour contrôle d’accès. Le Problème : Les modèles existants présentent des biais et des vulnérabilités aux attaques simples. Contraintes : Utiliser embeddings faciaux robustes. Mettre en place seuils de similarité adaptés. Évaluer performance et faux positifs. Intégrer mesures de protection contre attaques basiques. Livrable attendu : Proposer une architecture complète de reconnaissance faciale intégrant performance, robustesse et aspects de sécurité.

Contexte : Une entreprise médicale souhaite segmenter différents types de tissus sur imagerie complexe. Le Problème : Les modèles simples échouent à distinguer correctement plusieurs classes fines. Contraintes : Concevoir architecture avancée (U-Net amélioré). Adapter fonction de perte multi-classes (Dice ou cross-entropy). Évaluer via IoU par classe. Livrable attendu : Proposer un modèle de segmentation multi-classes complet avec stratégie d’évaluation détaillée.

Contexte : Une entreprise de vidéosurveillance souhaite détecter en temps réel des objets spécifiques dans des flux vidéo HD. Le Problème : Les modèles actuels offrent une bonne précision mais la latence dépasse les contraintes opérationnelles. Contraintes : Concevoir une architecture optimisée pour inférence rapide (modèle léger ou pruning). Gérer flux vidéo continu. Mesurer FPS et mAP. Maintenir compromis précision/latence acceptable. Livrable attendu : Proposer une architecture complète de détection temps réel incluant stratégie d’optimisation et métriques de performance.

Contexte : Un modèle de classification d’images fonctionne bien en phase pilote mais sa performance chute en production. Le Problème : Les nouvelles images ont des caractéristiques différentes (luminosité, résolution, contexte). Extrait logique actuelle : Modèle déployé sans monitoring continu Contraintes : Mettre en place détection de drift sur distribution des pixels ou embeddings. Prévoir stratégie de réentraînement contrôlé. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète de monitoring et gestion du drift pour un modèle de vision en production.

Contexte : Un modèle de classification d’images montre des performances inégales selon certains environnements. Le Problème : Le dataset d’entraînement ne couvre pas toutes les variations réelles. Extrait logique actuelle : Entraînement sur dataset limité géographiquement Contraintes : Analyser distribution des données. Introduire augmentation ciblée ou collecte complémentaire. Évaluer performance segmentée. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète de réduction du biais et amélioration de la généralisation du modèle.

Contexte : Un modèle de segmentation d’images médicales devient instable après plusieurs epochs. Le Problème : La perte diverge et les poids prennent des valeurs extrêmes. Extrait logique actuelle : optimizer = Adam(learning_rate=0.02) Sans mécanisme de contrôle de gradient. Contraintes : Introduire gradient clipping. Ajuster learning rate. Vérifier normalisation d’entrée. Comparer stabilité d’entraînement. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète pour stabiliser l’entraînement d’un modèle de segmentation profond.

Contexte : Les prédictions diffèrent entre environnement local et serveur de production. Le Problème : Le pipeline de prétraitement et redimensionnement n’est pas strictement identique. Extrait logique actuelle : Prétraitement différent dans script serveur Contraintes : Centraliser pipeline commun. Garantir cohérence des transformations. Revalider performances après correction. Livrable attendu : Proposer une refonte garantissant cohérence totale entre entraînement et inférence en production.

Contexte : Un dataset contient plusieurs millions d’images haute résolution. Le Problème : L’entraînement sur une seule machine devient impraticable. Contraintes : Concevoir un entraînement distribué multi-GPU. Assurer synchronisation correcte des gradients. Maintenir reproductibilité des expériences. Livrable attendu : Proposer une architecture distribuée complète permettant entraînement scalable et stable sur très grands volumes d’images.

Contexte : Un modèle pré-entraîné est utilisé pour classification spécialisée industrielle. Le Problème : Le fine-tuning complet provoque surapprentissage ou instabilité. Contraintes : Identifier couches à geler. Appliquer learning rates différenciés. Évaluer impact sur convergence et performance. Livrable attendu : Proposer une stratégie de fine-tuning sélectif optimisée pour maximiser performance tout en maintenant stabilité.