Détection de défauts dans une image | Deep learning

Bonjour à tous,

Par le passé, je suis venu vers ce forum pour différents projets. Et je ne fus jamais déçu par l'aide apportée :)
Je reviens vers vous, pour un nouveau projet dans lequel je ne possède aucune connaissance.. ^^'

Je souhaite développer un algorithme de Deep Learning dans le but de détecter des défauts dans une image.

Pouvez-vous m'orienter dans ce projet ? les lectures (e-book ou autres) ? Formation en ligne ?


PS : j'ai des compétences en traitements d'images sous Matlab.

En vous remerciant pour votre retour,

3vince-fr

Si tu veux faire du deep learning (DL), tu as besoin d'un jeu de données annotées. Cela veut dire que tu as des images dans lesquelles les défauts ont été segmentés (pour faire de la segmentation avec U-net ou SegNet) ou au moins délimités (pour faire de la détection avec YOLO ou RetinaNet).

Si tu n'as pas ou que très peu d'images comme je viens de mentionner, un papier très intéressant vient d'être publié et il peut répondre à ta question : Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection
Tu le trouves sur arXiv: https://arxiv.org/abs/1904.02639
L'idée est d'utiliser un auto-encodeur qui apprend à reconstruire des images normales. Du coup, lorsqu'il voit une anormalité, en théorie il ne sait pas quoi faire et tu la détectes.

Bonjour Toto13,
Merci beaucoup pour ta réponse.

J'ai à ma disposition une banque d'images avec défauts, je vais commencer par regarder pour segmenter les images avec U-net ou SegNet.

Vincent