Détecter et localiser des logos de marque avec SSD et TensorFlow

Les logos jouent un rôle essentiel dans le monde du marketing actuel. Que ce soit pour des produits, des entreprises ou même des ligues de jeux, ces symboles visuels sont cruciaux pour l’identification et la reconnaissance de la marque. Des applications comme la détection de violation de droits d’auteur, le contrôle intelligent du trafic ou la réalité augmentée utilisent cette technologie de reconnaissance de logos. Dans cette ressource, vous pourrez explorer comment utiliser SSD à partir de l’API TensorFlow pour détecter et localiser des logos de marque dans des images d’une émission de télévision, Big Boss India.

SSD est un acronyme pour Single Shot Multibox Detector. C’est une méthode utilisée pour détecter des objets dans des images à l’aide d’un seul réseau neuronal profond. Ce mécanisme simplifie l’espace de sortie des boîtes englobantes en une série de boîtes par défaut avec différents rapports et échelles. Lors de la prédiction, le réseau génère des scores pour chaque catégorie d’objet et ajuste la boîte pour correspondre à la forme de l’objet. Le SSD est non seulement précis mais également rapide, ce qui en fait un choix idéal pour de nombreuses applications.

Pour mener à bien cette tâche, il est nécessaire de disposer d’un jeu de données robuste. Dans le cas présent, le jeu de données a été constitué de 6267 images capturées à partir d’un clip vidéo de l’émission Big Boss India. Ces images ont été annotées manuellement à l’aide de l’outil LabelImg, et les annotations ont été sauvegardées au format XML en utilisant la norme PASCAL VOC.

Lorsqu’il s’agit de travailler avec TensorFlow, le format de fichier TFRecord s’avère être le plus efficace, en particulier pour les grands ensembles de données. Pour convertir les fichiers XML en TFRecords, un script Python a été utilisé pour d’abord les convertir en fichiers CSV. Ces fichiers ont ensuite été convertis en TFRecords, rendant les données prêtes pour l’entraînement du modèle.

Le transfert de l’apprentissage est la méthode choisie pour cette tâche, où un modèle pré-entraîné est adapté pour apprendre de nouveaux objets. Dans ce cas, le modèle Inception a été utilisé. Le fichier de configuration a été ajusté pour correspondre aux spécificités du jeu de données.

Pour résumer, la détection et la localisation de logos à l’aide de SSD et TensorFlow est un processus impliquant plusieurs étapes allant de la création du jeu de données à l’entraînement du modèle. Cette technologie offre une grande précision et une vitesse de détection, faisant d’elle un choix privilégié pour de nombreuses applications.