Guide du développeur
Ce graphe correspond à la classe « Humain ».
D’après le graphe, un objet « humain » est souvent à côté d’un objet « vélo » ou d’un objet « bus
». En observant l’histogramme de l’arc, entre H et V, nous pouvons remarquer que l’objet « vélo
» à 72% de chance d’être en dessous de l’objet « humain ». Ce graphe sera utilisé pour générer
un réseau de neurones, mais aussi pour intervenir dans le choix du prochain objet sur lequel
observer le graphe.
Dans ce schéma, le système suit plusieurs étapes nécessaires à la génération du résultat.
Tout d’abord, un premier apprentissage du détecteur multi-objets, YOLO, est effectué sur la
totalité des objets de la base d’images. Le réseau de neurones et les poids associés à celui-ci
vont être enregistrés.
Dans ce schéma, YOLO est utilisé en « mode détection » afin de détecter les objets dans
l’image. Au début, une première détection est effectuée par un réseau de neurones connaissant
tous les objets. De cette détection, résulte une liste d’objets, avec pour chacun d’eux une
probabilité de correspondance et la boîte dans laquelle ils se trouvent. Ensuite, le programme
Ranking choisit l’objet le plus probable parmi les probabilités de correspondance proposées par
YOLO.
Enregistrement du graphe : Graph.gml
La détection retourne l'image suivante :
