Entraîner un modèle de classification d’images

La classification d’images est une technique de vision par ordinateur dans laquelle un modèle est entraîné pour prédire une étiquette de classe pour une image en fonction de son contenu. En règle générale, l’étiquette de classe est liée au sujet principal de l’image.

Par exemple, les images suivantes ont été classées en fonction du type de fruit qu’elles contiennent.

Les modèles peuvent être formés pour la classification multiclasse (en d’autres termes, il existe plusieurs classes, mais chaque image ne peut appartenir qu’à une seule classe) ou à une classification à plusieurs étiquettes (en d’autres termes, une image peut être associée à plusieurs étiquettes).

Formation d’un modèle de classification d’images

Pour entraîner un modèle de classification d’images avec le service Azure AI Custom Vision, vous pouvez utiliser le portail Azure AI Custom Vision, l’API REST Azure AI Custom Vision ou le SDK, ou une combinaison des deux approches.

Dans la plupart des cas, vous utiliserez généralement le portail Azure AI Custom Vision pour entraîner votre modèle.

Le portail fournit une interface graphique que vous pouvez utiliser pour :

1. Créez un projet de classification d’images pour votre modèle et associez-le à une ressource d’entraînement.
2. Chargez des images, en leur attribuant des étiquettes de catégorie.
3. Passez en revue et modifiez les images étiquetées.
4. Entraîner et évaluer un modèle de classification.
5. Testez un modèle entraîné.
6. Publier un modèle formé dans une ressource de prédiction.

L’API REST et les kits SDK vous permettent d’effectuer les mêmes tâches en écrivant du code, ce qui est utile si vous devez automatiser l’apprentissage et la publication de modèles dans le cadre d’un processus DevOps.