Instance Segmentation
La segmentation d’instances est une tâche avancée de vision par ordinateur qui consiste à identifier et délimiter chaque occurrence individuelle d’un objet dans une image. Contrairement à la classification (qui dit seulement quel objet est présent) ou à la détection d’objets (qui encadre l’objet avec une boîte), la segmentation d’instances génère un masque de pixels précis pour chaque instance distincte.
Contexte
Cette approche combine les forces de la segmentation sémantique (attribuer une étiquette à chaque pixel) et de la détection d’objets (repérer et compter les objets). Elle est rendue possible grâce à des architectures de réseaux neuronaux profonds comme Mask R-CNN, YOLACT ou Detectron2, qui sont devenues des standards dans ce domaine.
Exemples d’applications
- Conduite autonome : distinguer précisément chaque piéton, véhicule ou signalisation routière.
- Santé : segmenter des cellules ou tumeurs dans des images médicales.
- Industrie : inspection qualité pour identifier des défauts pièce par pièce.
Avantages et limites
- ✅ Granularité fine permettant une compréhension détaillée des scènes.
- ✅ Utile pour des environnements complexes avec objets multiples.
- ❌ Nécessite beaucoup de données annotées au pixel près.
- ❌ Coûteux en calcul, difficile à déployer en temps réel sur appareils légers.
L’instance segmentation représente une étape clé vers une compréhension fine et granulaire des images. Contrairement à une simple boîte englobante, elle permet de distinguer chaque objet par ses contours exacts, même lorsqu’ils se chevauchent. Cela rend l’approche particulièrement pertinente dans des contextes comme la médecine, où la précision d’un contour peut influencer directement un diagnostic.
Sur le plan technique, des modèles tels que Mask R-CNN ont marqué un tournant, mais de nouvelles approches basées sur les transformers visuels ou les architectures à un seul stade visent à accélérer les prédictions tout en réduisant la consommation de ressources. Ces innovations sont cruciales pour amener la segmentation d’instances dans des environnements contraints comme les drones ou les appareils mobiles.
Néanmoins, la création de jeux de données reste un défi : l’annotation pixel par pixel est longue, coûteuse et sujette à des erreurs humaines. Pour y remédier, des solutions comme l’apprentissage semi-supervisé ou l’usage de données synthétiques sont de plus en plus explorées. Malgré ces obstacles, la segmentation d’instances est considérée comme une brique incontournable de la vision artificielle moderne.
📚 Références
- He, K. et al. (2017). Mask R-CNN.
- Découvrez la segmentation d'instance en Computer Vision, Innovatiana
