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On entraîne un modèle de segmentation avec des images annotées pixel par pixel, des augmentations contrôlées, une fonction de perte et une validation séparée.
On diagnostique une mauvaise segmentation en comparant les masques aux annotations, en séparant erreurs de classe, de contour, d’éclairage et de calibration.
Une segmentation aide à naviguer en transformant les pixels classés en zones libres, occupées ou incertaines, puis en imposant une marge autour des obstacles.
La segmentation sémantique donne une classe à chaque pixel sans distinguer nécessairement deux objets semblables, tandis que la segmentation par instance sépare chaque objet.
La segmentation d’image attribue une catégorie ou un masque aux pixels afin de séparer objets, sol, mur et zones utiles dans une scène.
Une caractéristique manuelle est conçue par une personne selon une règle connue ; une caractéristique apprise est découverte par un modèle entraîné sur des exemples.
Choisir des caractéristiques pour reconnaître un objet avec un robot demande de privilégier ce qui varie peu avec lumière, orientation, distance et exemplaires tout en restant mesurable.
Normaliser les caractéristiques avant une décision robotique met leurs grandeurs sur une échelle comparable et évite qu’une unité numériquement grande domine le calcul.
Vérifier qu’une caractéristique reste utile après une mise à jour de capteur demande de comparer unités, distribution, corrélations, performances et cas limites avant et après le changement.
Le traitement d’images transforme les pixels captés par un robot pour en extraire des informations utiles, comme bords, objets, profondeur ou mouvement.
Dans un pipeline de vision robotique, on surveille latence d’acquisition, transfert, traitement, décision et commande, ainsi que leur dispersion et leur pire cas.
On corrige la distorsion optique avant de mesurer dans une image car les lentilles courbent les lignes et déplacent les points par rapport à la géométrie réelle.
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