Réseau de neurones à convolution utilisé pour identifier les races de chiens à partir de photographies

chien

Crédit : Unsplash/CC0 Domaine public

Des chercheurs indiens ont démontré comment un réseau de neurones à convolution peut être utilisé pour identifier les races de chiens à partir de photographies. Écrire dans le Journal international de l’intelligence en essaim, l’équipe explique comment ils ont entraîné leur algorithme avec plus de 15 millions d’images de chiens et utilisé un modèle qui pourrait effectuer 22 000 classifications d’objets différentes sur ces images de bonne résolution. Le système peut alors identifier correctement laquelle des 133 races est représentée par une nouvelle photographie d’un chien qui lui est présentée avec une précision de 98 %.

La différence essentielle entre l’approche adoptée par Amit Kumar Jakhar et Mrityunjay SinghJaypee de l’Université des technologies de l’information à Solan, et Anjani Kumar Shukla du Bundelkhand Institute of Engineering and Technology, à Jhansi, est que plutôt que de construire un système de reconnaissance à partir de zéro, l’équipe a pré-formé son modèle à l’aide d’une vaste base de données.

Il existe un besoin croissant de classification et d’annotation d’images numériques en vue d’améliorer leur conservation pour un large éventail d’objectifs. Un moyen rapide d’identifier et de classer un objet dans une image donnée pourrait être utilisé dans l’industrie, l’éducation, l’application de la loi, la médecine, la science et bien d’autres domaines. En tant que telles, de nombreuses équipes de recherche dans le monde étudient différentes approches qui impliquent l’apprentissage automatique et ce que l’on appelle peut-être de manière fantaisiste l’intelligence artificielle pour identifier et catégoriser le contenu visuel d’une image.

En tant que démonstration de la puissance de tels systèmes, la capacité de sélectionner une race de chien spécifique avec une grande précision à partir d’une photographie étant donné la diversité des chiens est de bon augure pour l’évolution de ce domaine de recherche où des distinctions encore plus subtiles entre des objets similaires pourraient devoir être être fait.

« À l’avenir, l’apprentissage en profondeur créera d’autres modèles d’apprentissage en profondeur par lui-même et les modèles d’apprentissage en profondeur écriront des codes et surpasseront également les capacités de codage humain et sa portée peut être étendue dans les sciences médicales en analysant les images par un réseau de neurones à convolution profonde. » conclut l’équipe.


Discerner numériquement les contrefaçons profondes


Plus d’information:
Amit Kumar Jakhar et al, Classification des races de chiens à l’aide d’un réseau de neurones à convolution, Journal international de l’intelligence en essaim (2021). DOI : 10.1504/IJSI.2021.118622, www.inderscience.com/info/inar … cle.php?artid=118622

Citation: Réseau de neurones à convolution utilisé pour identifier les races de chiens à partir de photographies (2021, 4 novembre) récupérées le 4 novembre 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-11-convolution-neural-network-dog.html

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