Le tracking d'objets, ou suivi d’objets, est une technique importante dans le domaine de la vision par ordinateur, permettant de suivre la position et les mouvements d’un objet dans une séquence d’images ou de vidéos. Grâce aux avancées de l'intelligence artificielle, cette technologie a connu des progrès significatifs, notamment avec l’utilisation de réseaux de neurones profonds. Ces modèles permettent non seulement de suivre des objets de manière précise, mais aussi de gérer des environnements complexes où les objets peuvent se déplacer rapidement, changer de forme ou être temporairement masqués.
Par ailleurs, il est important de noter qu'avoir recours à cette technique nécessite à la fois d'utiliser les bons algorithmes d'intelligence artificielle, mais aussi d'avoir recours à des données étiquetées avec précision pour améliorer (et mesurer) les performances des systèmes de tracking. En combinant l’IA avec des algorithmes de tracking d’objets, il devient possible de réaliser des suivis d’une fiabilité et d’une précision sans précédent, ce qui promet des applications de plus en plus performantes, notamment dans le domaine de l’analyse de vidéos en temps réel !
🧐 Curieux d'en savoir plus sur l'Object Tracking ? On vous dit tout dans cet article !
Qu'est-ce que l'Object Tracking ?
L’Object Tracking, ou suivi d’objets, est une tâche de vision par ordinateur qui consiste à suivre la position d’un objet spécifique au fil du temps dans une séquence d’images ou de vidéos. Contrairement à la simple détection d’objets, qui identifie leur emplacement dans une image unique, le tracking d’objets suit cet objet à travers plusieurs images, permettant ainsi de capturer son mouvement et ses interactions avec l’environnement.
Le processus d’Object Tracking repose sur plusieurs étapes clés. Tout d’abord, l’objet doit être détecté dans une image ou une vidéo à l’aide d’un algorithme de détection. Une fois identifié, l’algorithme de tracking assigne un identifiant à cet objet pour le suivre tout au long des images suivantes.
Ensuite, l’algorithme prédit la position future de l’objet en tenant compte de ses mouvements passés et des caractéristiques de son environnement. Il ajuste constamment sa prédiction de mouvement à mesure que l’objet se déplace, même en cas de variations comme un changement d’angle, de forme ou d’apparition d’obstacles (occlusion). Pour garantir la précision du suivi, il est nécessaire que la mise à jour des informations de suivi soit effectuée correctement, surtout lorsque l’apparence de l’objet change ou qu’il est temporairement occulté.
Quels sont les principaux algorithmes de suivi d' objet utilisés aujourd'hui ?
Aujourd’hui, plusieurs algorithmes sont couramment utilisés pour effectuer un suivi et une analyse d’objets dans le domaine de la vision par ordinateur. Ces algorithmes, y compris les réseaux de neurones profonds, varient en termes de précision, de rapidité et de capacité à gérer des situations complexes comme l’occlusion ou les changements rapides de l’objet suivi. Il est indispensable d’utiliser la dernière version des algorithmes ou des modèles pour améliorer les performances du suivi d’objets.
Voici les principaux algorithmes utilisés actuellement :
KCF (Kernelized Correlation Filter)
Cet algorithme utilise des filtres de corrélation pour suivre les objets en temps réel avec une faible consommation de ressources. Il est rapide et efficace pour le suivi d'objets dans des environnements relativement stables, mais peut être moins performant en cas d'occlusion ou de changements drastiques de l'apparence de l'objet.
MOSSE (Minimum Output Sum of Squared Error)
Le MOSSE est un algorithme de suivi très rapide qui utilise des filtres de corrélation basés sur l'optimisation des erreurs au carré. Il est adapté aux applications en temps réel où la rapidité prime sur la précision absolue. Cependant, sa robustesse peut être limitée dans des environnements complexes.
CSRT (Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability)
CSRT est une amélioration des algorithmes basés sur les filtres de corrélation, comme KCF. Il prend en compte la fiabilité spatiale et la discrimination des canaux pour un suivi plus précis. Bien qu'il soit plus lent que KCF, il gère mieux les situations où l'apparence de l'objet change ou où l'occlusion se produit.
MedianFlow
Cet algorithme se concentre sur le suivi des objets en évaluant les trajectoires entre les images. Il est très performant pour les mouvements lents et prévisibles et est capable de détecter des erreurs de suivi, mais il est moins adapté aux mouvements rapides ou aux objets subissant des transformations importantes.
TLD (Tracking, Learning, and Detection)
Le TLD combine le suivi avec un apprentissage en continu et la détection d'objets. Il est capable de ré-apprendre un objet s'il disparaît momentanément du champ de vision ou change d'apparence. Cette flexibilité en fait un algorithme puissant pour le suivi d'objets dans des environnements dynamiques, mais il peut être plus lent que d'autres méthodes.
DeepSORT (Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric)
Cet algorithme associe le suivi d’objets en temps réel à des caractéristiques extraites à l’aide de réseaux de neurones profonds. Il est particulièrement efficace pour le suivi multi-objets dans des scènes complexes et pour les cas où les objets suivent des trajectoires imprévisibles. Il est souvent utilisé avec des réseaux de détection d’objets comme YOLO ou Faster R-CNN.
Siamese Networks (SiamRPN, SiamMask)
Les réseaux siamois, comme SiamRPN et SiamMask, utilisent des réseaux de neurones convolutifs pour effectuer des correspondances entre un modèle d'objet et les images suivantes, facilitant ainsi le suivi. Ces algorithmes offrent un équilibre entre rapidité et précision, et sont robustes face aux changements d'apparence de l'objet.
Kalman Filter
Le filtre de Kalman est un algorithme probabiliste qui prédit la position future d'un objet en fonction de son état passé et actuel. Il est largement utilisé dans des systèmes où les objets se déplacent de manière prévisible. Bien qu'il soit très efficace pour les mouvements linéaires ou légèrement bruités, il peut avoir du mal à suivre des mouvements non linéaires ou erratiques.
Particle Filter (Condensation algorithm)
Cet algorithme utilise une série de particules pour estimer la position d'un objet en tenant compte des incertitudes dans son déplacement. Le filtre particulaire est plus flexible que le filtre de Kalman et peut gérer des mouvements plus complexes et non linéaires. Cependant, il est plus coûteux en termes de calcul.
Optical Flow
Le flux optique est une méthode qui suit les objets en analysant les mouvements des pixels entre les images. Il est particulièrement utile pour le suivi d'objets déformables ou changeant rapidement de forme, mais il peut être sensible aux variations d'éclairage et est coûteux en termes de calcul pour les grandes images.
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Pourquoi l'annotation de données est-elle essentielle pour le suivi des objets en IA ?
Revenons à notre coeur de métier, à savoir la préparation de datasets pour alimenter les pipelines d'intelligence artificielle, autrement appelé "annotation de données". Il s'agit d'une composante essentielle du suivi d'objets en intelligence artificielle (IA) car la création de métadonnées (autrement dit, l'ajout d'une couche sémantique à des données brutes) joue un rôle fondamental dans l'entraînement des modèles de vision par ordinateur.
Voici pourquoi l'annotation des données est si importante dans ce domaine :
1. Entraînement des modèles supervisés
Le suivi d'objets par IA repose généralement sur des modèles supervisés, qui nécessitent de grandes quantités de données étiquetées pour apprendre à reconnaître, détecter et suivre des objets spécifiques dans une séquence vidéo ou d'images. Ces annotations fournissent des informations sur la position, la classe et parfois l'apparence des objets dans chaque image. En l'absence de données correctement annotées, les modèles d'IA ne peuvent pas apprendre à distinguer les objets, ce qui compromet leur capacité à les suivre avec précision.
2. Délimitation des objets à suivre
L'annotation de données permet de définir clairement les boîtes englobantes (Bounding Boxes) autour des objets à suivre. Ces délimitations permettent à l'algorithme d'object tracking de comprendre où commence et où finit un objet. Dans certains cas, des annotations plus avancées comme les masques de segmentation sont utilisées pour identifier les contours exacts de l'objet, ce qui est essentiel pour des suivis précis, notamment dans les environnements complexes.
3. Amélioration de la précision du modèle
Les données annotées fournissent une base sur laquelle le modèle ajuste constamment ses prédictions et ses paramètres. Plus les annotations sont précises et variées, plus le modèle est capable de suivre des objets dans des environnements divers, en tenant compte des changements d'échelle, d'angle, d'occlusion ou de déformation. En revanche, des données mal annotées ou incomplètes peuvent entraîner des modèles biaisés ou inexacts.
4. Gestion des scénarios complexes
L'annotation permet de capturer les scénarios complexes et difficiles du monde réel, comme l'occlusion (lorsque l'objet est temporairement masqué), les mouvements rapides, les objets partiellement visibles ou encore les interactions entre plusieurs objets. Ces annotations sont indispensables pour entraîner les algorithmes à prédire correctement la trajectoire d'un objet, même lorsqu'il disparaît momentanément du champ de vision.
5. Facilitation du suivi multi-objets
Dans les cas où plusieurs objets doivent être suivis simultanément, l'annotation des données devient encore plus importante. Les modèles d'object tracking multi-objets dépendent de l'attribution correcte d'identifiants uniques à chaque objet, de sorte qu'ils puissent être suivis individuellement tout au long de la séquence. Des annotations appropriées permettent de dissocier les objets et d'éviter toute confusion entre eux, notamment lorsqu'ils interagissent ou se chevauchent.
6. Enrichissement des modèles grâce à la diversité des données
Les modèles d'IA nécessitent des données diversifiées dans le but de bien généraliser. Les annotations aident à enrichir ces données en incluant différents types d'objets, sous divers angles, avec des variations de lumière, de mouvement, et dans des environnements variés. Cela permet aux modèles d’être plus robustes et de mieux s’adapter aux conditions réelles lors du déploiement.
7. Validation et évaluation des performances
Enfin, l’annotation est également essentielle dans les phases de validation et d’évaluation des modèles d’IA. Les données annotées permettent de mesurer la précision des algorithmes de suivi en comparant leurs prédictions à la réalité. Cela aide à détecter les erreurs, à ajuster les paramètres et à améliorer les performances des modèles avant leur utilisation en production. Une validation et une évaluation appropriées sont requises pour garantir le succès du suivi d'objets, en assurant des résultats précis et fiables.
Conclusion
Le suivi d’objets, renforcé par les capacités de l’intelligence artificielle, est aujourd’hui un outil incontournable dans le domaine de la vision par ordinateur. Grâce à des algorithmes toujours plus performants et à des datasets de haute qualité (c'est-à-dire, des images et vidéos enrichies de labels sémantiques), les systèmes de suivi d’objets peuvent opérer dans des environnements complexes et répondre à des exigences de précision en temps réel.
Cette technique trouve des applications dans des secteurs aussi divers que la sécurité, la robotique, les véhicules autonomes ou encore l’analyse sportive. Avec l’évolution continue des techniques d’annotation et des méthodes de Deep Learning, les algorithmes de suivi d’objets ne cessent de gagner en robustesse et en flexibilité, rendant la vision automatisée plus fiable que jamais. Aussi, à mesure que l’accès aux ressources de données s’améliore, ces innovations promettent de transformer encore davantage notre façon d’interagir avec le monde visuel !
