Tout savoir sur le U-net
La vision par ordinateur, ou computer vision, est une technique d’Intelligence Artificielle. Elle consiste à enseigner aux machines à voir et interpréter des images et des vidéos comme le font les êtres humains. La computer vision a connu de formidables progrès ces dernières années, notamment grâce au Deep Learning. U-Net est une des architectures qui a fait ses preuves dans ce domaine.
Qu’est-ce que U-net ?
U-Net est une architecture de réseaux de neurones convolutifs largement utilisée dans le domaine de la vision par ordinateur pour des tâches de segmentation d’images. Ce modèle de Deep Learning a été développé par Olaf Ronneberger, Phillip Fischer et Thomas Brox en 2015, pour la segmentation sémantique des images biomédicales.
Cette architecture tire son nom de sa forme caractéristique en U. Elle se compose d’une structure d’encodeur qui réduit progressivement la dimension de l’image en extrayant les caractéristiques pertinentes. À la suite, une structure de décodeur va reconstruire une carte de segmentation de la même taille que l’image d’entrée.
À quoi sert U-net ?
U-Net est spécialement conçue pour effectuer des tâches de segmentation sémantique. Également appelée prédiction dense, la segmentation sémantique est un processus de vision par ordinateur consistant à attribuer une étiquette sémantique à chaque pixel d’une image pour en comprendre la signification.
Au lieu de simplement détecter des objets dans une image, la segmentation sémantique vise à diviser l’image en plusieurs régions significatives. Chacune va se voir assigner des étiquettes représentant son contenu sémantique. Si l’on prend l’exemple d’une image de rue, la segmentation sémantique va identifier et étiqueter les pixels correspondant à la route, aux voitures, aux piétons, aux bâtiments ou encore aux arbres.
Quels sont les domaines d’application de U-net ?
La segmentation sémantique est une tâche précise de la vision par ordinateur. U-Net est utilisée dans des domaines dans lesquels le nettoyage et la segmentation précise des images sont essentiels pour l’analyse et la compréhension des données visuelles.
Dans le domaine biomédical
À l’origine, c’est dans ce but que U-Net a été développé. Il est donc largement utilisé pour la segmentation d’images médicales. Il intervient dans la détection de cellules, la segmentation d’organes, la localisation de tumeurs, l’ophtalmologie, ou encore dans l’analyse d’images de tomographie par ordinateur (TDM) ou d’imagerie par résonance magnétique (IRM).
Cette architecture a remporté le Grand Défi de la détection automatisée des caries en radiographie bitewing à l’ISBI 2015. Il a également remporté le Défi du suivi cellulaire, toujours à l’ISBI 2015, sur les deux catégories de microscopie à lumière transmise.
Dans le secteur des véhicules autonomes
Ici, la segmentation sémantique est utilisée pour fournir des informations sur l’espace libre sur les routes. Elle permet de trouver les bords de la rue, de détecter les panneaux de signalisation routière et les feux. Elle va ensuite assembler l’ensemble des informations recueillies afin que le véhicule autonome puisse prendre des décisions de circulation sans aucune intervention humaine.
Dans le domaine de l’imagerie satellitaire
U-Net peut être utilisée pour la segmentation d’images satellitaires. Il permet d’identifier et de cartographier des caractéristiques géographiques comme des cours d’eau, des forêts ou des zones urbaines.
Comment utiliser U-net ?
L’utilisation de U-Net nécessite des connaissances de base en programmation, notamment Python. Il vous faudra également comprendre les concepts de base du Deep Learning et de la vision par ordinateur.
Comment implémenter U-net ?
U-Net peut être mis en œuvre en utilisant différents frameworks de Deep Learning.
Python
U-Net est généralement implémenté en Python. Certaines bibliothèques sont largement utilisées pour le Deep Learning et la vision par ordinateur.
TensorFlow
Il s’agit d’une des bibliothèques Python de Deep Learning les plus populaires et les plus utilisées. TensorFlow est très flexible et permet de concevoir, entraîner et déployer des modèles puissants de segmentation d’images.
Keras
Cette interface de haut niveau est construite au-dessus de TensorFlow. Elle facilite la création et l’expérimentation de modèles de Deep Learning. U-Net s’implémente assez facilement en Keras, qui offre une syntaxe simple et concise.
PyTorch
Cette autre bibliothèque populaire de Deep Learning offre une approche flexible et dynamique pour la construction de modèles. PyTorch permet d’effectuer des tâches de segmentation d’images en ayant un contrôle précis sur chaque étape du processus.
Apache MXNet
Apache MXNet est un framework de Deep Learning open source. Il est utilisé pour former rapidement et déployer des réseaux de neurones profonds. Reconnu pour sa capacité à prendre en charge le calcul parallèle et distribué, il peut s’avérer utile pour les applications nécessitant un traitement intensif.
L’architecture de U-Net
U-Net présente une architecture symétrique en forme de U, qui permet une segmentation précise des images tout en préservant les détails contextuels importants. La partie supérieure du U représente la section de l’encodeur. Elle se compose de couches de convolution et de pooling. Ces couches réduisent progressivement la résolution spatiale de l’image en extrayant des caractéristiques pertinentes.
La partie centrale du U est le point crucial de l’architecture. C’est une sorte de passerelle entre l’encodeur et le décodeur. Elle permet de conserver les informations contextuelles à différentes échelles. Enfin, la partie inférieure du U représente la section du décodeur. Elle se compose de couches de déconvolution et de concaténation. Celles-ci vont contribuer à la reconstruction d’une carte de segmentation de la même taille que l’image d’entrée.
Construction d’un modèle U-Net
Dans un premier temps, vous devez définir la couche d’entrée de l’image qui va servir de point de départ pour la segmentation. Pour construire la section de l’encodeur, il vous faut définir une série de couches de convolution et de pooling. Elles vont vous permettre d’extraire les caractéristiques de l’image et d’en réduire la dimensionnalité. La connexion centrale en forme de U va conserver les informations contextuelles nécessaires pour la reconstruction.
Enfin, à l’aide de couches de déconvolution et de concaténation, le décodeur va progressivement reconstruire une carte de segmentation. Pour finaliser votre modèle, vous devez prévoir une couche de sortie qui va générer la carte de segmentation finale.
Entraînement d’un modèle U-Net
Vous devez choisir un ensemble de données adapté et effectuer toutes les opérations de prétraitement afin de le préparer pour l’entraînement. Ajustez les hyperparamètres en fonction de la complexité de votre ensemble de données pour garantir des performances optimales. Vous pouvez ensuite exécuter le processus d’entraînement en utilisant des techniques d’optimisation, par exemple la backpropagation, ou rétropropagation du gradient, dans le but d’ajuster les poids du réseau neuronal.
Évaluez régulièrement les performances du modèle par validation croisée. Cela va vous permettre de détecter un éventuel surajustement et d’ajuster les hyperparamètres le cas échéant.
Quelles sont les forces et les limites de U-Net ?
L’un des avantages majeurs de U-Net est sa capacité à effectuer une segmentation d’image précise, en prédisant les pixels individuellement. Le réseau fait preuve d’une robustesse remarquable. Il est notamment capable de générer des prédictions précises, y compris avec un dataset d’entraînement limité, grâce à l’utilisation de techniques d’augmentation de données sophistiquées.
Il dispose d’une architecture plutôt simple, basé sur des auto-encodeurs et des couches de convolution, ce qui facilite sa mise en œuvre. De plus, U-Net bénéficie d’une excellente réputation en tant qu’architecture conventionnelle performante pour la segmentation rapide et précise des images. Il s’est particulièrement distingué dans le domaine médical pour la détection d’anomalies et de tumeurs.
Toutefois, l’architecture U-Net présente également certaines limites. Ses exigences élevées en matière de calcul et de mémoire ne permettent pas une application en temps réel. Et comme de nombreux autres modèles de Deep Learning, il souffre d’une certaine sensibilité au surapprentissage.
Comment apprendre à utiliser U-net ?
Dans un contexte dans lequel l’IA et la Vision par Ordinateur sont de plus en plus exploitées dans tous les secteurs, U-Net fait partie des compétences recherchées. Une formation complète de Data Scientist va vous permettre d’acquérir des compétences complètes dans les domaines du Machine Learning et du Deep Learning. S’il existe des formations dédiées à U-Net, notez toutefois qu’une maitrise de langages de programmation est impérative pour prétendre y accéder.
Quel futur pour U-net ?
U-Net ayant déjà démontré son efficacité dans le nettoyage et la segmentation d’images, nul doute qu’il va continuer d’influencer les avancées futures de la vision par ordinateur et de la recherche médicale. Justement, U-Net devrait être de plus en plus intégré dans des applications cliniques. En participant à la détection et la classification d’anomalies médicales, il pourrait contribuer à l’amélioration des capacités de diagnostic et de traitement.
Il est également envisageable de le combiner avec d’autres technologies émergentes. Le Reinforcement Learning et l’Intelligence Artificielle Explicable, ou XIA, pourraient renforcer sa précision, dans l’autonomisation des véhicules ou la robotique par exemple. N’oublions pas que le Deep Learning et la vision par ordinateur sont des domaines en perpétuelle évolution. De nouvelles avancées dans les architectures de segmentation d’images, pourraient tout à fait voir le jour et contribuer au développement de nouvelles méthodes basées sur U-Net.
Vous l’aurez compris, U-Net est une architecture particulièrement efficace pour la segmentation d’images. Elle offre une solution puissante et polyvalente dans des domaines comme la vision par ordinateur et l’imagerie médicale. Malgré sa sensibilité au surapprentissage et sa dépendance à la taille des ensembles de données, cet outil reste très apprécié des datascientists.