Qu’est-ce que SSD (Détecteur MultiBox à Coup Unique) ?

SSD (Single Shot MultiBox Detector) est un algorithme de détection d’objets fondamental qui trouve un juste milieu entre la vitesse et la précision. Contrairement aux détecteurs à deux étages (comme Faster R-CNN) qui génèrent d’abord des propositions de régions puis les classifient, SSD effectue les deux tâches en une seule passe du réseau. Cette approche “en un seul coup” le rend nettement plus rapide, permettant une détection en temps réel sur des flux vidéo. Il y parvient en utilisant un ensemble de boîtes de délimitation par défaut (ou ancres) de différentes tailles et rapports d’aspect sur plusieurs cartes de caractéristiques du réseau, ce qui lui permet de détecter des objets de différentes échelles.

Fonctionnalités Clés

Détection en un seul étage : Combine la localisation et la classification en une seule passe avant, ce qui se traduit par des vitesses d’inférence élevées.
Cartes de caractéristiques multi-échelles : Utilise les cartes de caractéristiques de différentes couches d’un réseau de base (comme VGG16) pour détecter des objets à différentes échelles. Les petits objets sont détectés dans les cartes à plus haute résolution, et les grands objets dans les cartes à plus basse résolution.
Boîtes par défaut (Ancres) : Emploie un ensemble prédéfini de boîtes de délimitation par défaut avec différents rapports d’aspect et échelles pour chaque emplacement de carte de caractéristiques afin de prédire les formes des objets.
Compromis vitesse-précision : Offre un excellent équilibre, étant beaucoup plus rapide que les détecteurs à deux étages tout en maintenant une précision compétitive, ce qui le rend idéal pour les applications en temps réel.

Cas d’Utilisation

Vidéosurveillance en temps réel : Identifier et suivre des objets comme des personnes, des véhicules ou des colis dans des flux vidéo en direct.
Véhicules autonomes : Détecter les piétons, les autres voitures et les panneaux de signalisation pour permettre une navigation sûre.
Robotique : Permettre aux robots de percevoir et d’interagir avec les objets de leur environnement.
Indexation d’images et de vidéos : Marquer automatiquement les objets dans de grandes bibliothèques multimédias pour faciliter la recherche et la récupération.

Démarrage

Voici un exemple conceptuel de type “Hello World” utilisant un framework de type PyTorch pour charger un modèle SSD pré-entraîné et effectuer une inférence sur une image.

```python import torch import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image

Note : Ceci est un exemple conceptuel.

Vous chargeriez généralement une implémentation spécifique du modèle SSD.

Par exemple, depuis une bibliothèque comme ‘ssd.pytorch’ ou les futurs modèles de torchvision.

1. Charger un modèle SSD pré-entraîné

Dans un scénario réel, vous chargeriez l’architecture et les poids du modèle.

model = load_ssd_model(‘ssd300_vgg16_coco.pth’)

model.eval() # Mettre le modèle en mode évaluation

Pour la démonstration, supposons que ‘model’ est un modèle SSD chargé.

Supposons également que ‘detect’ est la fonction qui effectue la détection.

def detect(image_tensor): # Cette fonction exécuterait le modèle et renverrait les détections. # detections = model(image_tensor) # Pour l’instant, nous renverrons des données factices. # Format : [boîtes, étiquettes, scores] dummy_detections = [ torch.tensor([[50, 50, 150, 150]]), # Boîte englobante [xmin, ymin, xmax, ymax] torch.tensor([15]), # Index de l’étiquette (ex: 15 pour ‘personne’) torch.tensor([0.95]) # Score de confiance ] return dummy_detections

2. Prétraiter l’image d’entrée

def preprocess_image(image_path): image = Image.open(image_path).convert(‘RGB’) transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((300, 300)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) return transform(image).unsqueeze(0) # Ajouter la dimension du lot

3. Effectuer l’inférence

image_path = ‘chemin/vers/votre/image.jpg’ input_tensor = preprocess_image(image_path) detections = detect(input_tensor) # Dans un cas réel : model(input_tensor)

4. Interpréter les résultats

boxes, labels, scores = detections print(f”Détecté {len(labels)} objets.”) for i in range(len(labels)): print(f” - Objet avec l’étiquette {labels[i]} et le score {scores[i]:.2f} à la boîte {boxes[i].tolist()}”)

Tarification

SSD est un algorithme open-source publié dans un article de recherche. Diverses implémentations sont disponibles gratuitement sous des licences permissives comme MIT. Il n’y a aucun coût associé à l’utilisation de l’algorithme lui-même.

SSD (Single Shot MultiBox Detector)