Détection d'objets avec Python : Entraîner et déployer YOLO11 et Detectron2

La vision par ordinateur transforme les industries, permettant aux systèmes d'identifier et de localiser automatiquement des objets dans des images numériques. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond (deep learning) pour la détection d'objets en utilisant Python et PyTorch. Vous passerez de la compréhension des architectures de réseaux neuronaux de base à la préparation d'ensembles de données personnalisés et à l'entraînement de modèles de pointe. En parcourant des explications claires et des démonstrations de code pratiques, vous acquerrez les compétences nécessaires pour déployer ces modèles dans des applications réelles. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux des réseaux neuronaux convolutifs (CNNs) et de la détection d'objets. - Configurer et entraîner des architectures modernes de détection d'objets, y compris Faster R-CNN, YOLO11 et Detectron2. - Préparer, étiqueter et prétraiter des ensembles de données d'images personnalisés pour les pipelines d'apprentissage profond. - Affiner (fine-tune) des modèles pré-entraînés en utilisant PyTorch pour les adapter à des tâches de détection spécifiques. - Exporter et déployer des modèles entraînés en utilisant des formats modernes comme ONNX pour les environnements de production. - S'exercer à écrire du code Python propre pour l'inférence et l'évaluation des modèles. Le cours commence par la terminologie essentielle et les fondements mathématiques de la vision par ordinateur avant de passer à l'entraînement pratique des modèles. Vous progresserez systématiquement des concepts de base de la classification d'images aux stratégies avancées de détection multi-objets et de déploiement de modèles. Ce cours est conçu pour les débutants en apprentissage profond (deep learning) et en vision par ordinateur. Une compréhension de base de la programmation Python est recommandée, mais aucune expérience préalable en apprentissage automatique (machine learning) n'est requise. Commencez à lire aujourd'hui pour construire votre premier pipeline intelligent de vision par ordinateur.