Comment créer un réseau neuronal convolutif pour la reconnaissance d’image en Python ?

Le monde numérique est en constante évolution. Chaque jour, de nouvelles technologies émergent dans le but de faciliter notre quotidien. Parmi celles-ci, la reconnaissance d’image a grandement évolué ces dernières années grâce à l’essor de l’intelligence artificielle. Aujourd’hui, nous allons déchiffrer ensemble comment créer notre propre réseau neuronal convolutif, aussi appelé CNN, pour la reconnaissance d’image en Python. N’hésitez pas à mettre la main à la pâte, c’est parti !

Préparation des données

Avant de plonger tête baissée dans le code, prenons un moment pour comprendre les données avec lesquelles nous allons travailler. Dans le domaine de la reconnaissance d’image, les données sont simplement les images que nous souhaitons que notre réseau soit capable de reconnaître et de classer. Elles peuvent être de différentes natures : photos de chats, de chiens, d’humains, de véhicules, etc. Pour l’importation de ces données, la bibliothèque de Python Keras est très souvent utilisée en raison de sa facilité d’utilisation et de sa grande flexibilité.

En parallèle : Quelles sont les meilleures pratiques pour assurer la compatibilité des applications avec différents navigateurs ?

Toutefois, avant de commencer à utiliser nos données, il est primordial de les préparer correctement. Cela passe par le redimensionnement des images, leur conversion en niveaux de gris (si nécessaire), et surtout leur normalisation. Ce processus est nécessaire pour aider le réseau à mieux comprendre les images et à améliorer son accuracy.

Création du modèle

Maintenant que nos données sont prêtes, nous pouvons commencer à créer notre modèle. Pour cela, nous allons utiliser un type particulier de réseau de neurones : le réseau neuronal convolutif, ou CNN. Ce réseau est particulièrement efficace pour le traitement d’images car il est capable de détecter les caractéristiques locales dans une image, grâce à ses couches de convolution.

Dans Keras, la création d’un modèle se fait en plusieurs étapes. Nous commençons par instancier un modèle, puis nous ajoutons des couches à ce modèle. Chaque couche a un rôle bien précis : les couches de convolution vont extraire les caractéristiques de l’image, les couches de pooling vont réduire la complexité de l’image, et enfin, les couches Dense vont permettre de classer l’image.

Entrainement du modèle

Une fois notre modèle créé, il est temps de l’entraîner. Pour cela, nous allons diviser nos données en deux ensembles : un ensemble d’entrainement et un ensemble de validation (val). L’ensemble d’entrainement va servir à "apprendre" à notre réseau à reconnaître les images, tandis que l’ensemble de validation va nous permettre de vérifier l’accuracy de notre modèle.

Pour l’entrainement, nous allons utiliser la fonction fit de Keras, qui va permettre d’entraîner notre modèle sur un certain nombre d’époques. Une époque correspond à une passe complète sur l’ensemble des données d’entrainement. À chaque époque, le réseau va ajuster ses neurones pour améliorer ses prédictions.

Evaluation et optimisation du modèle

Enfin, une fois notre modèle entrainé, il est nécessaire de l’évaluer. Cela se fait en utilisant l’ensemble de validation, qui n’a pas été utilisé pendant l’entrainement. Nous allons utiliser la fonction evaluate de Keras, qui va nous donner deux informations : la loss et l’accuracy de notre modèle.

La loss correspond à l’erreur de notre modèle : plus elle est faible, mieux c’est. L’accuracy, quant à elle, mesure le pourcentage d’images bien classifiées par notre modèle : plus elle est élevée, mieux c’est. Ces deux valeurs nous donnent une idée de la performance de notre modèle.

Cependant, il est rare que notre modèle soit parfait du premier coup. Il est donc souvent nécessaire d’optimiser notre modèle, en ajustant ses paramètres, en ajoutant ou en retirant des couches, ou encore en modifiant sa fonction d’optimisation. Ce processus d’optimisation est un learning continu, qui nécessite souvent plusieurs essais avant d’obtenir un modèle satisfaisant.

Prédictions sur de nouvelles images

Maintenant que notre modèle est entrainé et optimisé, il est temps de l’utiliser pour faire des prédictions sur de nouvelles images. Pour cela, nous allons utiliser la fonction predict de Keras, qui va nous donner la sortie de notre modèle pour une nouvelle image.

Il est important de noter que la sortie de notre modèle n’est pas directement la classe de l’image, mais une distribution de probabilités. Pour obtenir la classe de l’image, il nous suffit de prendre la classe ayant la plus grande probabilité. Et voilà, vous savez maintenant comment créer un réseau neuronal convolutif pour la reconnaissance d’image en Python !

Les librairies et fonctions essentielles pour la création d’un CNN

Pour la création de notre réseau neuronal convolutif (CNN), le langage Python nous offre une panoplie de librairies, mais nous allons principalement utiliser Keras. Keras est une bibliothèque open-source fournissant une interface pour l’apprentissage profond (deep learning), et qui est construite au-dessus de TensorFlow, une libraire plus bas-niveau dédiée à l’apprentissage automatique (machine learning). Avant de pouvoir créer notre réseau, il est indispensable de comprendre quelques fonctions essentielles de Keras.

Tout d’abord, la fonction Sequential() nous permettra de créer un modèle linéaire, dans lequel nous pourrons ajouter nos différentes couches. Puis, la fonction add() sera utilisée pour ajouter ces couches. Nous aurons notamment des couches de neurones convolutifs (Conv2D), des couches de pooling (MaxPooling2D), et finalement des couches entièrement connectées (Dense).

Dans une couche Conv2D, il est nécessaire de préciser le nombre de filtres à utiliser, la taille de ces filtres (souvent 3×3 pixels), ainsi que la fonction d’activation. En général, la fonction activation relu est utilisée pour les couches convolutives, car elle permet d’introduire une non-linéarité dans le modèle. Ensuite, les couches Dense demanderont le nombre de neurones à utiliser et la fonction d’activation à appliquer. Pour la dernière couche Dense, la fonction d’activation sera souvent "softmax", pour obtenir une distribution de probabilités.

Enfin, la méthode compile() sera utilisée pour configurer le processus d’apprentissage, avec une fonction de perte (souvent "categorical_crossentropy" pour la classification multi-classes), un optimiseur (comme "adam"), et la métrique à utiliser (généralement "accuracy").

Mettre en place un CNN : un exemple concret

Passons maintenant à la mise en pratique de ces connaissances. Imaginons que nous souhaitons effectuer une reconnaissance de chiffres manuscrits. Pour cela, nous allons utiliser le dataset MNIST, qui contient des images de chiffres écrits à la main.

Dans un premier temps, nous allons importer les bibliothèques nécessaires, soit :

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

Ensuite, nous allons instancier notre modèle avec la fonction Sequential(), avant d’y ajouter nos différentes couches avec la fonction add(). Pour simplifier, nous allons créer un CNN avec deux couches convolutives, suivies chacune d’une couche de pooling, puis d’une couche Flatten pour aplatir les données, et enfin deux couches entièrement connectées (Dense).

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

Après avoir défini le modèle, nous devons le compiler. Pour cela, nous allons utiliser la fonction de perte "categorical_crossentropy", l’optimiseur "adam", et la métrique "accuracy".

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

Maintenant que notre modèle est défini et compilé, il est temps de l’entraîner avec nos données. Pour cela, nous allons utiliser la méthode fit(), en précisant nos données d’entraînement, le nombre d’epochs (par exemple, 10), la taille de batch (par exemple, 32), et nos données de validation.

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))

Une fois l’entraînement terminé, nous pouvons évaluer notre modèle sur les données de test avec la méthode evaluate(), et réaliser des prédictions avec la méthode predict().

Conclusion

Créer un réseau neuronal convolutif pour la reconnaissance d’image n’est pas une tâche facile, et nécessite une bonne compréhension des concepts du machine learning et du deep learning. Cependant, grâce à des librairies comme Keras, cette tâche est grandement simplifiée. N’hésitez pas à expérimenter pour améliorer votre modèle, et surtout, n’oubliez pas que la pratique est la clé pour maîtriser ces concepts. Entraînez-vous et testez différentes architectures de réseaux, différents paramètres, pour continuer à apprendre et à vous améliorer. Ces compétences sont très recherchées dans le monde actuel, où l’intelligence artificielle joue un rôle de plus en plus important. Avec de la patience et de la persévérance, vous serez en mesure de créer des réseaux neuronaux convolutifs efficaces pour la reconnaissance d’image. Bonne exploration !