Introduction aux CNN

Modélisation d'images avec Keras

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

Logiciels et prérequis

• Cours Deep Learning de DataCamp
• Machine learning :
  • Surapprentissage
  • Évaluation du modèle
  • Validation croisée

Les images comme données

import matplotlib.pyplot as plt
data = plt.imread('stop_sign.jpg')
plt.imshow(data)
plt.show()

Les images comme données

data.shape

(2832, 4256, 3)

Les images comme données

data[1000, 1500]

array([0.73333333, 0.07843137, 0.14509804])

Les images comme données

data[250, 3500]

array([0.25882353, 0.43921569, 0.77254902])

Modifier des données d'image

data[:, :, 1] = 0
data[:, :, 2] = 0
plt.imshow(data)
plt.show()

Modifier une image

data[200:1200, 200:1200, :] = [0, 1, 0]

plt.imshow(data)
plt.show()

Images en noir et blanc

Images en noir et blanc

Images en noir et blanc

tshirt[10:20, 15:25] = 1

plt.imshow(tshirt)
plt.show()

Passons à la pratique !

Modélisation d'images avec Keras