Lexique : Réseaux de Convolution

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Lexique sur les Réseaux de Convolution

Introduction

Les réseaux de convolution sont une architecture de réseaux de neurones artificiels principalement utilisée pour le traitement des images. Ils sont inspirés par le fonctionnement du cortex visuel des animaux. 📷

Principes de Base

Convolution

La convolution est une opération mathématique qui combine deux fonctions pour produire une troisième fonction. Dans le contexte des réseaux de convolution, elle permet de détecter des motifs dans les images.

Filtres et Kernels

Les filtres, ou kernels, sont des matrices de poids appliquées sur les images pour extraire des caractéristiques spécifiques comme les bords, les textures, etc.

Pooling

Le pooling est une technique de réduction de la dimensionnalité qui permet de diminuer la taille des représentations tout en conservant les informations importantes. Les types courants de pooling sont le max-pooling et l’average-pooling.

Architecture des Réseaux de Convolution

Couche de Convolution

La couche de convolution est la couche principale où les filtres sont appliqués sur l’image d’entrée pour produire des cartes de caractéristiques.

Couche de Pooling

La couche de pooling suit généralement la couche de convolution et réduit la taille des cartes de caractéristiques tout en conservant les informations essentielles.

Couche Fully Connected

La couche fully connected, ou couche dense, est utilisée à la fin du réseau pour effectuer la classification ou la régression.

Applications

  • Reconnaissance d’images 🖼️
  • Détection d’objets
  • Segmentation d’images
  • Analyse vidéo 🎥

FAQ

Qu’est-ce qu’un réseau de convolution?

Un réseau de convolution est un type de réseau de neurones artificiels conçu pour traiter les données structurées en grille, comme les images.

Comment fonctionne la convolution?

La convolution fonctionne en appliquant des filtres sur une image d’entrée pour extraire des caractéristiques spécifiques.

Quels sont les avantages des réseaux de convolution?

Les réseaux de convolution sont efficaces pour le traitement des images et peuvent automatiquement apprendre les caractéristiques importantes sans nécessiter de prétraitement manuel.

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