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Évaluer une caméra avant une collecte vérifie résolution, exposition, cadence, latence, distorsion, synchronisation, robustesse et confidentialité dans le milieu prévu.
Séparer images d’entraînement et d’évaluation mesure si le modèle généralise à des exemples qu’il n’a jamais vus.
Des images utiles pour entraîner une perception couvrent les objets, angles, distances, lumières, arrière-plans et erreurs que le robot rencontrera vraiment.
On calibre une paire stéréo en estimant ses paramètres internes, sa distorsion et sa position relative, puis en vérifiant la rectification sur des images de référence.
On améliore la profondeur stéréo sur une surface peu texturée avec un éclairage ou un motif ajouté, une base adaptée, plusieurs vues et un traitement qui signale les zones incertaines.
On utilise la stéréovision pour éviter un obstacle en calculant une profondeur, en tenant compte de l’incertitude et en ralentissant ou déviant avant la distance de sécurité.
On valide une stéréovision robotique avec des distances connues, des textures et éclairages variés, des occultations et des mesures d’erreur jusqu’à la décision du robot.
La segmentation sémantique donne une classe à chaque pixel sans distinguer nécessairement deux objets semblables, tandis que la segmentation par instance sépare chaque objet.
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.
On entraîne un modèle de segmentation avec des images annotées pixel par pixel, des augmentations contrôlées, une fonction de perte et une validation séparée.
La segmentation d’image attribue une catégorie ou un masque aux pixels afin de séparer objets, sol, mur et zones utiles dans une scène.
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