Réponse rapide
Les réseaux convolutionnels réutilisent des filtres sur des motifs locaux et apprennent des représentations hiérarchiques, ce qui convient à détection, classification et segmentation. Résultat dépend données, résolution, matériel et scènes rencontrées.
Exploiter la structure de l’image
Convolutions, partage de paramètres et agrégation capturent bords, textures puis formes. Résolution, champ réceptif et prétraitement modifient ce qui est visible.
Relier données et sortie
Images, annotations, augmentation, perte et régularisation déterminent classes ou positions apprises. Biais de collecte reste présent malgré une architecture adaptée.
Mesurer dans la boucle
Latence, mémoire, énergie, occlusion et cas rares sont testés sur la caméra réelle. Une sortie sémantique doit conserver confiance et repli.
Sources et références
- [1] PyTorch Documentation — PyTorch
- [2] Convolutional neural networks — scikit-learn User Guide — scikit-learn