 Concevoir l'architecture d'un système de détection d'objets.
L'architecture d'un système de détection d'objets se compose de deux composants principaux : un extracteur de caractéristiques et un prédicteur. L'extracteur de caractéristiques est chargé d'extraire les caractéristiques d'une image, telles que la couleur, l'intensité, l'emplacement, la forme, etc. L'extracteur de caractéristiques peut être un CNN (Convolutional Neural Network), qui extrait les caractéristiques de l'image et les transmet au prédicteurs. Le prédicteur utilise ensuite un classificateur, tel qu'une machine à vecteurs de support, pour identifier l'objet à partir des caractéristiques. Le classificateur donne alors une sortie qui peut être utilisée pour identifier l'objet dans l'image. L'architecture comprend également l'augmentation et l'optimisation des données pour des performances améliorées.