Comprendre la détection d’objets
La détection d’objets est une forme de vision machine dans laquelle un modèle est formé pour détecter la présence et l’emplacement d’une ou plusieurs classes d’objets dans une image. Par exemple, un système d’extraction avec intelligence artificielle dans une épicerie peut avoir besoin d’identifier le type et l’emplacement des éléments achetés par un client.
Il existe deux composants dans une prédiction de détection d’objet :
- L’étiquette de classe de chaque objet détecté dans l’image. Par exemple, vous pouvez vous assurer qu’une image contient une pomme et deux oranges.
- L’emplacement de chaque objet dans l’image, indiqué sous forme de coordonnées d’un cadre englobant qui englobe l’objet.
Utiliser le service Azure AI Custom Vision pour la détection d’objets
Vous pouvez utiliser le service Azure AI Custom Vision pour entraîner un modèle de détection d’objets. Pour utiliser le service Azure AI Custom Vision, vous devez provisionner deux types de ressources Azure :
- Une ressource d’apprentissage utilisée pour l’apprentissage de vos modèles. Il peut s’agir de l’un des éléments suivants :
- Une ressource multiservices Azure AI services.
- Une ressource Azure AI Custom Vision (Entraînement)
- Une ressource de prédiction, utilisée par les applications clientes pour obtenir des prédictions à partir de votre modèle. Il peut s’agir de l’un des éléments suivants :
- Une ressource multiservices Azure AI services.
- Une ressource Azure AI Custom Vision (Prédiction)
Vous pouvez utiliser une seule ressource multiservices Azure AI services pour l’entraînement et pour la prédiction, et vous pouvez combiner des types de ressources (par exemple, utiliser une ressource Azure AI Custom Vision (Entraînement) pour entraîner un modèle que vous publiez ensuite à l’aide d’une ressource multiservices Azure AI services). Si vous utilisez une ressource multiservice, la clé et le point de terminaison pour l’entraînement et pour la prédiction sont les mêmes.