Domaine
Détection profonde
Questions et réponses classées dans ce domaine de la robotique et de l’intelligence artificielle.
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Qu’est-ce que la détection profonde pour un robot ?
La détection profonde utilise un réseau appris pour localiser objets ou événements dans des données et produire boîtes, masques, classes ou scores avec une inférence numérique.
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Quelle différence entre détection profonde et détection fondée sur des règles ?
La détection profonde apprend des caractéristiques à partir de données ; une détection fondée sur des règles applique des seuils, formes ou modèles conçus explicitement, avec des compromis différents de généralisation et d’explicabilité.
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Comment réduire la latence d’une détection profonde embarquée ?
Réduire la latence d’une détection profonde embarquée consiste à choisir modèle et résolution adaptés, optimiser prétraitement et inférence, limiter copies et mesurer toute la chaîne sur le matériel cible.
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Comment vérifier qu’un détecteur profond est calibré ?
Vérifier qu’un détecteur profond est calibré demande de comparer confiance et fréquence d’erreur, de contrôler seuils par classe et conditions et d’évaluer les probabilités sur des données indépendantes.
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Que faire si un modèle de détection profonde rencontre une scène inconnue ?
Si un modèle de détection profonde rencontre une scène inconnue, le robot détecte la sortie de domaine, signale l’incertitude, ralentit ou s’arrête et demande observation ou intervention.