Dataset pour la détection de piétons : les meilleures ressources pour entraîner votre IA
La détection de piétons est un enjeu majeur en intelligence artificielle, notamment dans les domaines de la surveillance urbaine, des véhicules autonomes et de la prévention des accidents. Les modèles de vision par ordinateur capables d’identifier avec précision la présence de piétons reposent sur des bases de données spécifiques : les datasets.
Un dataset pour la détection de piétons est une collection d’images annotées qui permet d’entraîner et d’évaluer des algorithmes d’apprentissage automatique. Ces données sont essentielles pour apprendre aux modèles à reconnaître des silhouettes humaines dans différents environnements et sous diverses conditions (éclairage, météo, densité de piétons)... pour des cas d'usage "Sécurité", bien sûr respectueux des données personnelles !
Dans cet article, nous allons prêter attention aux meilleurs datasets disponibles pour entraîner une IA à détecter des piétons avec précision. Nous verrons également comment ces bases de données sont structurées et comment les utiliser pour améliorer les performances de vos modèles de reconnaissance d’images.
Données et annotations : la clé d’un dataset performant
L’efficacité d’un modèle de détection de piétons dépend directement de la qualité des données utilisées pour son entraînement. Un dataset bien structuré, annoté avec précision et couvrant un large éventail de situations permet d’améliorer la fiabilité de l’algorithme. À l’inverse, des données incomplètes ou mal annotées peuvent entraîner des erreurs de détection, compromettant les performances du modèle.
Pourquoi la qualité des données est essentielle en IA ?
Un modèle de détection de piétons repose sur des données annotées avec précision. Une mauvaise annotation ou un dataset déséquilibré peut entraîner des erreurs dans la reconnaissance des piétons, augmentant les faux positifs ou les oublis. Un dataset efficace doit inclure des données variées, couvrant différentes positions de piétons, conditions météorologiques et environnements (zones urbaines, routes, trottoirs, passages piétons).
Types d’annotations utilisées dans les datasets pour la détection de piétons
- Bounding boxes : Délimitation des piétons avec des rectangles pour les localiser dans l’image.
- Segmentation sémantique : Identification plus précise des contours des piétons.
- Keypoints : Détection des articulations pour analyser les postures et mouvements.
L’annotation rigoureuse des données est essentielle pour améliorer la robustesse des modèles et réduire les biais liés à un échantillonnage insuffisant.
Les critères pour choisir un dataset adapté
L’entraînement d’un modèle performant repose sur l’utilisation d’un dataset adapté. Un bon jeu de données pour la détection de piétons doit contenir des images variées, des données bien annotées et une couverture large des scénarios possibles. Certains datasets sont spécialisés dans des environnements urbains, tandis que d’autres intègrent des prises de vue nocturnes ou thermiques.
Le choix d’un dataset dépend de plusieurs facteurs :
Taille et diversité (image)
Plus un dataset contient d’images, sous différents formats, plus le modèle peut généraliser ses prédictions. Un dataset équilibré doit inclure des scènes variées (routes, trottoirs, parkings, passages piétons).
Précision des annotations
Les annotations doivent être détaillées et cohérentes, avec différents types de marquages (bounding boxes, segmentation).
Accessibilité
Certains datasets sont en libre accès, tandis que d’autres nécessitent une autorisation ou un abonnement.
Spécificité du contexte
Un dataset peut être optimisé pour un type particulier de détection (piétons en milieu urbain, piétons vus depuis un drone, détection thermique, etc.).
Les meilleurs datasets pour la détection de piétons
Voici 10 des meilleurs datasets disponibles pour la détection de piétons, classés en fonction de leur contenu, de leurs annotations et de leurs applications spécifiques.
1. Caltech Pedestrian Dataset
Description : Ce dataset est l’un des plus populaires pour l’entraînement et l’évaluation des modèles de détection de piétons. Il a été capturé avec une capteur embarqué sur un véhicule parcourant les rues de Los Angeles.
Contenu :
- Environ 250 000 images extraites de vidéos, avec 350 000 instances de piétons.
- Annotations en bounding boxes, avec des classes selon le niveau d’occultation des piétons (entier, partiellement caché, fortement caché).
Applications : Utilisé principalement pour l’entraînement des modèles de vision des véhicules autonomes et les systèmes de surveillance urbaine.
2. CityPersons Dataset
Description : Extension du dataset Cityscapes, il se concentre spécifiquement sur la détection des piétons en milieu urbain.
Contenu :
- Plus de 5 000 images haute résolution prises dans plusieurs villes européennes.
- 35 000 annotations précises de piétons avec bounding boxes et labels détaillés (adulte, enfant, cycliste, partiellement caché).
Applications : Idéal pour la reconnaissance de piétons dans des environnements denses avec une grande diversité de situations urbaines.
3. EuroCity Persons Dataset
Description : Ce dataset européen propose une large variété de conditions climatiques et environnementales, permettant un entraînement robuste des modèles.
Contenu :
- Plus de 47 000 images capturées dans différentes villes européennes.
- Diversité des scènes : pluie, brouillard, neige, soleil, nuit.
- Annotations détaillées incluant la position, la taille et la visibilité des piétons.
Applications : Adapté aux modèles nécessitant une robustesse accrue face aux variations climatiques et aux changements d’éclairage.
4. KAIST Multispectral Pedestrian Dataset
Description : Conçu pour la détection de piétons dans des conditions de faible luminosité, ce dataset intègre des images thermiques et visibles.
Contenu :
- 95 000 images avec double capture en spectre visible et infrarouge.
- Annotations détaillées avec bounding boxes alignées sur les deux spectres.
Applications : Essentiel pour les véhicules autonomes et la vidéosurveillance de nuit ou dans des environnements à faible visibilité.
5. Tsinghua-Daimler Cyclist and Pedestrian Detection Dataset (TDC-Ped)
Description : Capturé en Chine et en Allemagne, ce dataset met l’accent sur la détection de piétons et cyclistes dans un contexte de conduite autonome.
Contenu :
- 100 000 images capturées depuis des véhicules en circulation.
- Annotation précise des piétons et cyclistes sous différentes positions et angles.
Applications : Conçu pour la reconnaissance de piétons et cyclistes dans des conditions réelles de circulation.
6. INRIA Person Dataset
Description : L’un des premiers datasets dédiés à la détection de piétons, souvent utilisé pour tester des algorithmes de vision par ordinateur.
Contenu :
- 1 800 images haute résolution avec annotations détaillées.
- Scènes urbaines et de loisirs, avec différentes postures de piétons.
Applications : Utilisé pour le développement initial de modèles de reconnaissance de piétons.
7. Penn-Fudan Pedestrian Dataset
Description : Un dataset plus petit mais bien annoté, utile pour les expérimentations rapides et la segmentation avancée.
Contenu :
- 170 images haute résolution avec annotations précises en bounding boxes et segmentation sémantique.
Applications : Idéal pour des tests rapides ou des modèles nécessitant une segmentation détaillée des piétons.
8. MOT17 Dataset (Multiple Object Tracking)
Description : Un dataset orienté vers le suivi des piétons à travers plusieurs images successives.
Contenu :
- Séquences vidéo capturées en milieu urbain.
- Annotations détaillées pour le suivi des piétons image par image.
Applications : Adapté aux modèles nécessitant une capacité de suivi en temps réel, comme la surveillance automatisée.
9. CUHK Square Dataset
Description : Ce dataset a été conçu pour l’analyse du comportement des piétons dans les espaces publics.
Contenu :
- 10 000 images capturées sur des places publiques avec une densité élevée de piétons.
- Annotations permettant la détection et la reconnaissance des individus dans des foules.
Applications : Utilisé pour l’analyse des déplacements et la détection de comportements anormaux en milieu urbain.
10. LIP (Look Into Person) Dataset
Description : Ce dataset contient des annotations détaillées permettant de détecter les piétons au niveau des vêtements et des postures.
Contenu :
- 50 000 images avec annotations des parties du corps et des vêtements.
- Détection fine des silhouettes et segmentation des différentes parties des piétons.
Applications : Utilisé pour les modèles nécessitant une compréhension détaillée des piétons, notamment pour des applications de mode ou de reconnaissance faciale.
Conclusion
La détection de piétons en intelligence artificielle repose sur l'utilisation de datasets variés et bien annotés. Le choix du dataset est essentiel pour garantir les résultats, notamment la précision et la robustesse des modèles face aux différentes conditions réelles : environnement urbain, faible luminosité, météo changeante, densité de piétons. Les datasets présentés dans cet article offrent une diversité de scénarios adaptés aux besoins spécifiques de chaque projet, qu'il s'agisse de surveillance, de véhicules autonomes ou d’analyse comportementale.
L’amélioration continue des datasets et des techniques d’annotation joue un rôle clé dans le développement de modèles plus performants et fiables. Une sélection rigoureuse des données et un entraînement adapté permettent d’optimiser la détection et d’améliorer la sécurité des systèmes basés sur l’IA.
