Tutoriel : Entraînement d'un modèle de détection d'objets personnalisé

Ce tutoriel vous guide pas à pas dans le processus d'entraînement d'un modèle de détection d'objets adapté à vos besoins spécifiques. Vous apprendrez à préparer vos données, configurer le modèle, lancer l'entraînement et évaluer les résultats.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous de disposer des éléments suivants :

• Un compte Techsolut avec accès aux fonctionnalités d'entraînement
• Un ensemble d'images représentatives de votre cas d'usage
• Une compréhension de base des concepts de vision par ordinateur
• Au moins 50 images pour des résultats initiaux (plus est préférable)

Étape 1 : Préparation des données

1.1 Collecte d'images

Rassemblez des images qui représentent bien votre scénario d'utilisation :
- Capturez les objets sous différents angles, éclairages et contextes
- Incluez des images où les objets sont partiellement visibles ou légèrement flous
- Assurez-vous que la résolution est suffisante (minimum 640×640 pixels recommandé)
- Variez les arrière-plans et conditions pour une meilleure généralisation

1.2 Organisation des données

1. Créez un nouveau projet en cliquant sur "Nouveau" dans le menu principal
2. Sélectionnez "Projet de détection d'objets" comme type
3. Donnez un nom descriptif à votre projet
4. Importez vos images en utilisant le bouton "Importer des images"
5. Organisez-les en ensembles d'entraînement (70%), validation (15%) et test (15%)
6. Utilisez la fonction "Répartition automatique" ou faites-le manuellement

1.3 Annotation des images

1. Accédez à l'outil d'annotation en cliquant sur l'onglet "Annotation"
2. Créez les classes d'objets que vous souhaitez détecter
3. Cliquez sur "Gérer les classes" puis "Ajouter une classe"
4. Donnez un nom clair et choisissez une couleur distinctive pour chaque classe
5. Annotez vos images en traçant des boîtes englobantes autour de chaque objet
6. Sélectionnez la classe appropriée avant de dessiner chaque boîte
7. Assurez-vous que la boîte englobe l'objet entier mais reste aussi serrée que possible
8. N'oubliez pas d'annoter tous les objets pertinents dans chaque image

Conseil : Utilisez les raccourcis clavier pour accélérer l'annotation. Appuyez sur "?" pour afficher la liste des raccourcis disponibles.

1.4 Vérification de la qualité des annotations

1. Utilisez l'outil "Vérification des annotations" pour repérer les erreurs potentielles
2. Vérifiez les statistiques de classes pour vous assurer d'un équilibre raisonnable
3. Corrigez les annotations incohérentes ou imprécises
4. Confirmez que toutes les images sont annotées avant de passer à l'étape suivante

Étape 2 : Configuration de l'entraînement

2.1 Sélection du modèle de base

1. Accédez à l'onglet "Entraînement" de votre projet
2. Cliquez sur "Nouveau modèle" pour commencer la configuration
3. Choisissez une architecture adaptée à votre cas d'usage :
4. YOLOv8-s : Équilibre entre vitesse et précision, bon point de départ général
5. YOLOv8-n : Version plus légère pour déploiement sur appareils à ressources limitées
6. YOLOv8-m/l : Versions plus grandes pour une précision maximale
7. Faster R-CNN : Alternative si la précision prime sur la vitesse
8. EfficientDet : Bon compromis efficacité/précision pour objets de tailles variées

2.2 Configuration des hyperparamètres

Ajustez les paramètres d'entraînement selon vos besoins :

• Taille d'entrée : 640×640 recommandé pour équilibrer détails et performances
• Batch size : 16-32 pour la plupart des cas (réduisez si problèmes de mémoire)
• Nombre d'époques :
• 50-100 pour un entraînement initial
• 10-30 pour un fine-tuning à partir d'un modèle pré-entraîné
• Taux d'apprentissage :
• Initial : 0.01 (ajustez à 0.001 pour le fine-tuning)
• Utiliser le planificateur "cosine" avec warm-up
• Augmentation de données :
• Activez le flip horizontal, les rotations légères et les ajustements de luminosité
• Utilisez le mosaic et le mixup pour des ensembles de données plus petits

2.3 Configuration avancée

Pour les utilisateurs expérimentés, des options supplémentaires sont disponibles :

• Optimiseur : SGD ou Adam (Adam souvent plus rapide mais peut surpasser)
• Fonction de perte : CIoU par défaut (essayez DIoU pour objets petits ou denses)
• EMA (Exponential Moving Average) : Activez pour une convergence plus stable
• Callbacks : Configurez l'enregistrement des métriques et sauvegardes
• Multi-scale training : Activez pour améliorer la robustesse aux variations de taille

Étape 3 : Lancement de l'entraînement

3.1 Préparation des ressources

1. Vérifiez les ressources disponibles dans l'onglet "Ressources"
2. Réservez un GPU si disponible (fortement recommandé)
3. Estimez le temps d'entraînement en fonction de vos paramètres et données

3.2 Démarrage de l'entraînement

1. Vérifiez une dernière fois votre configuration dans la page de résumé
2. Cliquez sur "Démarrer l'entraînement"
3. Suivez l'initialisation et confirmez que l'entraînement démarre sans erreur

3.3 Surveillance de l'entraînement

Pendant l'entraînement, suivez attentivement ces métriques :

• Perte d'entraînement : Devrait diminuer régulièrement
• Perte de validation : Devrait suivre la tendance de la perte d'entraînement
• mAP (mean Average Precision) : Principale métrique de performance, devrait augmenter
• Précision et rappel : Équilibre entre détections correctes et faux positifs/négatifs
• Courbes PR : Visualisation de la performance par classe

Attention : Si vous observez que la perte d'entraînement continue de diminuer mais que la perte de validation augmente, vous pourriez faire face à du surapprentissage. Envisagez d'arrêter l'entraînement ou d'ajuster les paramètres.

Étape 4 : Évaluation et amélioration

4.1 Analyse des résultats

Une fois l'entraînement terminé :

1. Examinez les métriques finales dans l'onglet "Résultats"
2. Analysez les performances par classe pour identifier les forces et faiblesses
3. Visualisez les prédictions sur l'ensemble de test pour une évaluation qualitative
4. Identifiez les cas problématiques et les erreurs typiques

4.2 Diagnostic des problèmes

Si les résultats ne sont pas satisfaisants, identifiez la cause probable :

• Précision faible mais rappel élevé : Le modèle génère trop de fausses alarmes

• Solution : Augmentez le seuil de confiance ou améliorez la diversité des exemples négatifs

• Rappel faible mais précision élevée : Le modèle manque de détections correctes

• Solution : Réduisez le seuil de confiance ou ajoutez plus d'exemples positifs variés

• Précision et rappel faibles : Problèmes fondamentaux d'entraînement

• Solution : Vérifiez la qualité des annotations, augmentez la quantité de données, ajustez l'architecture

• Performance inégale entre classes : Déséquilibre des données ou complexité variable

• Solution : Équilibrez les classes, ajoutez plus d'exemples pour les classes problématiques

4.3 Itération et amélioration

1. Ajustez votre approche en fonction du diagnostic :
2. Collectez plus de données si nécessaire
3. Affinez les annotations existantes
4. Ajustez les hyperparamètres

5. Essayez une autre architecture

6. Lancez un nouvel entraînement avec les modifications

7. Comparez les résultats avec l'entraînement précédent
8. Répétez jusqu'à obtenir des performances satisfaisantes

4.4 Exportation du modèle

Une fois satisfait des performances :

1. Sélectionnez le meilleur checkpoint dans l'historique d'entraînement
2. Cliquez sur "Exporter le modèle"
3. Choisissez le format approprié selon votre cas d'utilisation :
4. ONNX : Pour une compatibilité maximale
5. TorchScript : Pour déploiement avec PyTorch
6. TensorRT : Pour inférence haute performance sur GPU NVIDIA
7. TFLite : Pour appareils mobiles et embarqués

Conclusion

Félicitations ! Vous avez maintenant un modèle de détection d'objets personnalisé prêt à être déployé. Vous pouvez l'utiliser directement dans la plateforme Techsolut ou l'exporter pour l'intégrer dans vos propres applications.

Pour obtenir des conseils sur le déploiement et l'optimisation, consultez notre tutoriel "Optimisation de modèles pour le déploiement".

N'hésitez pas à partager vos résultats et questions sur notre forum communautaire pour obtenir des retours et suggestions d'autres utilisateurs.