* Réparer vous les ordinateurs Apple (MacBook, iMac) ?
Je travaille sur un projet de classification d’images de produits [...]
Je travaille sur un projet de classification d’images de produits cosmétiques pour une grande entreprise. Nous avons une quantité massive de données, mais je suis confronté à un choix crucial concernant l’architecture de réseau neuronal à utiliser. J’hésite entre utiliser des CNNs (Convolutional Neural Networks) pré-entraînés sur ImageNet, comme ResNet50 ou VGG16, en faisant du fine-tuning sur nos données spécifiques de produits cosmétiques, et utiliser une architecture de Transformer, potentiellement un Vision Transformer (ViT), entraînée à partir de zéro ou avec un pre-training sur un dataset plus général mais moins spécifique qu’ImageNet.
Le dataset cosmétique est assez diversifié en termes de types de produits (maquillage, soins de la peau, capillaires, etc.), de marques, d’angles de prise de vue et de conditions d’éclairage. On a également une certaine variabilité dans la qualité des images.
Étant donné ces contraintes et la complexité de notre dataset, et considérant que nous avons la puissance de calcul nécessaire pour entraîner des modèles plus complexes, quelle approche me recommanderiez-vous ? Plus précisément :
* Est-ce que le fine-tuning de CNNs pré-entraînés sur ImageNet est toujours la méthode la plus efficace et la plus rapide pour obtenir des résultats précis, ou les Vision Transformers pourraient-ils offrir de meilleures performances, même en tenant compte de la nécessité d’un entraînement plus conséquent ?
* Si vous recommandez les Vision Transformers, quel type de pre-training suggéreriez-vous (à partir de zéro, sur ImageNet, ou sur un autre dataset plus approprié) et quelles stratégies d’optimisation seraient les plus pertinentes pour ce type de modèle ?
* Quels sont les principaux avantages et inconvénients (en termes de performance, de temps d’entraînement, de complexité de mise en œuvre, et de potentiel d’interprétabilité) à considérer avant de prendre une décision ?
* Enfin, y a-t-il des métriques ou des techniques spécifiques que vous me conseillez d’utiliser pour évaluer et comparer objectivement les performances des deux approches (CNNs vs Transformers) sur notre dataset spécifique de produits cosmétiques ?
Je suis particulièrement intéressé par un avis pragmatique basé sur l’état actuel de la recherche et les meilleures pratiques en apprentissage profond pour la classification d’images.
Le dataset cosmétique est assez diversifié en termes de types de produits (maquillage, soins de la peau, capillaires, etc.), de marques, d’angles de prise de vue et de conditions d’éclairage. On a également une certaine variabilité dans la qualité des images.
Étant donné ces contraintes et la complexité de notre dataset, et considérant que nous avons la puissance de calcul nécessaire pour entraîner des modèles plus complexes, quelle approche me recommanderiez-vous ? Plus précisément :
* Est-ce que le fine-tuning de CNNs pré-entraînés sur ImageNet est toujours la méthode la plus efficace et la plus rapide pour obtenir des résultats précis, ou les Vision Transformers pourraient-ils offrir de meilleures performances, même en tenant compte de la nécessité d’un entraînement plus conséquent ?
* Si vous recommandez les Vision Transformers, quel type de pre-training suggéreriez-vous (à partir de zéro, sur ImageNet, ou sur un autre dataset plus approprié) et quelles stratégies d’optimisation seraient les plus pertinentes pour ce type de modèle ?
* Quels sont les principaux avantages et inconvénients (en termes de performance, de temps d’entraînement, de complexité de mise en œuvre, et de potentiel d’interprétabilité) à considérer avant de prendre une décision ?
* Enfin, y a-t-il des métriques ou des techniques spécifiques que vous me conseillez d’utiliser pour évaluer et comparer objectivement les performances des deux approches (CNNs vs Transformers) sur notre dataset spécifique de produits cosmétiques ?
Je suis particulièrement intéressé par un avis pragmatique basé sur l’état actuel de la recherche et les meilleures pratiques en apprentissage profond pour la classification d’images.
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