Par Loïc Knuchel à Paris le mardi 9 octobre 2018

Les techniques de détection d’objets sur une image ont énormément évolué ces dernières années, avec le développement du Machine Learning puis du Deep Learning.
Il n'empêche que les techniques de traitement d’image qui étaient utilisées avant existent toujours et peuvent s’avérer très pratiques pour développer un MVP en peu de temps et sans avoir besoin de beaucoup de données pour commencer.
C’est ce que nous allons voir au travers d’un exemple de projet : une application qui calcule une somme d'argent présente sur une photo de pièces de monnaies !
Je comparerai les différentes approches que j'ai testées pour résoudre ce problème : des réseaux de neurones (en particulier l'algorithme Yolo) entraînés sur peu de données versus des méthodes plus traditionnelles (transformée de Hough).

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