Une démo par l’équipe du parcours IAAA.
Cette démo illustre l’utilisation d’un réseau de neurones profond pour l’annotation automatique d’images. L’architecture utilisée ici est DenseNet121 qui a l’avantage d’avoir des performances proches de l’état de l’art tout en étant relativement légère en ressources de calcul. Le modèle a été entrainé sur le jeu de données ImageNet qui contient près de 1000000 d’images, étiquetées selon 1000 classes ; en prédiction, les images attendues sont de tailles 224×224 pixels, et redimensionnées sinon. Ce type de modèles d’apprentissage supervisé sera étudié dans le cours Deep Learning de M2.