Brevet FR3091382A1 — publié le 20200703

Description Titre de l'invention : Dispositif de détection à acquisition hyper- spectrale Domaine technique [0001] La présente invention se rapporte à un dispositif de détection d'objets ou de parti- cularités dans le plan focal d'une scène basé sur une mesure utilisant un procédé de compression de la scène hyperspectrale en trois dimensions en une image non homogène en deux dimensions, et un traitement de l'image obtenue permettant de détecter les particularités recherchées dans la scène. [0002] L'invention trouve une application particulièrement avantageuse pour les systèmes embarqués destinés à détecter des objets ou particularités dans une scène à partir de leur forme, leur texture et leur réflectance lumineuse. [0003] L'invention peut être appliquée à un grand nombre de domaines techniques dans lesquels une détection hyperspectrale est recherchée. De manière non exhaustive, l'invention peut être utilisée, par exemple, dans le domaine médical et dentaire, pour aider au diagnostic. Dans le domaine végétal et mycologique, l'invention peut également être utilisée pour réaliser du phénotypage, détecter des symptômes de stress ou maladie ou différencier des espèces. Dans le domaine de l'analyse chimique, l'invention peut tout autant être utilisée pour mesurer les concentrations. Dans le domaine de la lutte contre la contrefaçon, l'invention peut être utilisée pour discerner une contrefaçon. Technique antérieure [0004] Au sens de l'invention, une détection à acquisition hyperspectrale correspond à la détection de particularités dans le plan focal d'une scène directement depuis une image en deux dimensions acquise contenant un représentation des informations spatiales et spectrales du plan focal de la scène. [0005] Différentes méthodes de compression du plan focal d'une scène hyperspectrale sont décrits dans la littérature. L'objet de ces méthodes est d'acquérir le plan focal de la scène hyperspectrale en une seule acquisition sans nécessité de balayer le plan focal de la scène dans les dimensions spatiales ou spectrale. [0006] Par exemple, la thèse "Non-scanning imaging spectrometry", Descour, Michael Robert, 1994, The university of Arizona, propose une façon d'acquérir une seule image en deux dimensions de la scène observée contenant toutes les informations sur l'influence des différentes longueurs d'onde. Cette méthode, dénommee CTIS (pour "Computed-Tomography Imaging Spectrometer"), propose de capturer une image diffractée du plan focal de la scène observée au moyen d'un réseau de diffraction 2 disposé en amont d'un capteur numérique. Cette image diffractée acquise par le capteur numérique prend la forme de multiples projections pour lesquels chaque projection permet de représenter le plan focal de la scène observée et contient l'ensemble des informations spectrales du plan focal. [0007] Une autre méthode, dénommée CASSI (pour "Codcd Aperture Snapshot Spectral Imaging"), décrite dans la thèse "Compressive spectral imaging", D. Kittic, 2010, propose une façon d'acquérir une seule image encodée en deux dimensions contenant toutes les informations spatiales et spectrales. Cette méthode, propose de capturer une image diffractée, au moyen d'un prisme de diffraction, et encodée, au moyen d'un masque d'encodage, du plan focal de la scène observée. [0008] Ces méthodes, bien que satisfaisantes pour résoudre la problématique d'acquisition instantanée du plan focal de la scène hyperspectrale, nécessite des algorithmes complexes et coûteux en ressources de calcul afin d'estimer la scène hyperspectrale non compressée. La publication "Revicw of snapshot spectral imaging technologies", Nathan Hagen, Michacl W. Kudcnov, Optical Engineering 52(9), September 2013, présente une comparaison des méthodes d'acquisition hyperspectrales ainsi que les complexités algorithmiques associées à chacune d'elles. [0009] En effet, la méthode CTIS nécessite un processus d'estimation basé sur une matrice en deux dimensions représentant la fonction de transfert de l'optique de diffraction. Cette matrice doit être inversée pour reconstituer l'image hyperspectrale. La matrice de la fonction de transfert n'étant pas complètement définie, des méthodes d'inversion matricielle itératives et coûteuses en ressources de calcul permettent d'approcher le résultat pas à pas. [0010] La méthode CASSI et ses dérivés nécessitent également des calculs matriciels non complètement définis, et utilisent des méthodes de calcul itératives et coûteuse en ressources de calcul afin d'approcher le résultat. [0011] En outre, l'image hyperspectrale en trois dimensions reconstruite par ces méthodes de calcul ne contient pas d'information spatiale ou spectrale supplémentaires par rapport à l'image compressée en deux dimensions obtenue par ces méthodes d'acquisitions. L'estimation par le calcul de l'image hyperspectrale n'est donc pas nécessaire pour une détection directe des particularités recherchées dans le plan focal de la scène, à la condition d'utiliser une méthode de détection directe des particularités depuis l'image compressée et non homogène en deux dimensions. [0012] Des méthodes de traitement d'image dans l'objectif de détecter des particularités sont largement décrites dans la littérature scientifique. Par exemple une méthode basée sur des réseaux de neurones est décrite dans "auto-association by multilayer perceptrons and singular value decomposition." Biological cybemetics, 59(4):291-294, 1988. ISSN 0340-1200, H. Bourlard and Y. Kamp. A. 3 100131 De nouvelles méthodes basées sur des réseaux de neurones profonds et convolutifs sont également largement employées avec des résultats présentant des taux de fausses détections très bas. Par exemple, une telle méthode est décrite dans "Stacked Autoencoders Usine Low-Power Accelerated Architectures for Object Recognition in Autonomous Systems'', Neural Processing Letters, vol. 43, no. 2, pp. 445-458,2016, J. Maria, J. Amaro, G. Falcao, L. A. Alexandre. [0014] Ces méthodes sont particulièrement adaptées à détecter des éléments dans une image couleur (possédant généralement 3 canaux - Rouge, Vert et Bleu) d'une scène en prenant en compte les caractéristiques de formes, de textures et de couleurs de la particularité à détecter. Ces méthodes considèrent l'image homogène, et traitent par convolution l'entièreté de l'image par le même procédé. [0015] Le traitement des images compressées en deux dimensions obtenues par les méthodes CTIS et CASSI ne peut donc pas être opéré au moyen d'un réseau de neurones profond et convolutif standard. En effet, l'image obtenue par ces méthodes ne sont pas homogènes, et contiennent des particularités non linéaires dans les dimensions soient spectrales, soit spatiales. [0016] Le problème technique de l'invention consiste à détecter directement les particularités ou objets recherchés depuis l'acquisition d'une représentation compressée, non homogène, et non linéaire en deux dimensions contenant toute l'information spatiale et spectrale d'une scène hyperspectrale en trois dimensions au moyen d'un réseau de neurones convolutif adapté aux particularités de l'image obtenue. Exposé de l'invention [0017] La présente invention se propose de répondre à ce problème technique en détectant directement les particularités recherchées au moyen d'un réseau de neurones formels profond et convolutif, dont l'architecture est adaptée à une détection directe, appliqué sur l'image compressée en deux dimensions du plan focal hyperspectral de la scène. [0018] L'image hyperspectrale en trois dimensions nc contient pas plus d'information spatiales ct spectrale que l'image compressée obtenue par les méthodes d'acquisition CTIS ou CASSI puisque l'image hyperspectrale est reconstituée à partir dc l'image compressée. Ainsi l'invention propose de détecter directement dans l'image compressée les particularités recherchées dans le plan focal d'une scène. [0019] A cet effet, l'invention concerne un dispositif de détection de particularités dans le plan focal hyperspectral d'une scène, ledit dispositif comportant : un moyen d'acquisition d'une image compressée et non homogène en deux dimensions d'un plan focal d'une scène hyperspectrale en trois dimensions ; et un moyen de détection directe de particularités dans ladite scène hyperspectrale à partir de l'image compressée et non homogène en deux dimensions ; [0020] L'invention se caractérise en ce que le moyen de détection directe de particularités dans la scène hyperspectrale intègre un réseau de neurones profond et convolutif architecturé pour calculer une probabilité de présence de la ou les particularités recherchées dans ladite scène hyperspectrale depuis l'image compressée et générant une image pour chaque particularité recherchée dont la valeur de chaque pixel aux cordonnées x et y correspond à la probabilité de présence dc ladite particularité aux mêmes coordonnées x et y du plan focal hyperspectral de la scène. [0021] L'image compressée obtenue par le système optique contient le plan focal de la scène non diffractée au centre, ainsi que les projections diffractées suivant les axes des différents filtres de diffractions. Ainsi, le réseau de neurone utilise, pour la détection directe des particularités recherchées, les informations suivantes : l'intensité lumineuse dans la partie centrale et non-diffractée du plan focal de la scène aux coordonnées x et y ; et des intensités lumineuses dans chacune des diffractions de ladite image compressée dont les coordonnées x' et y' sont dépendantes des coordonnées x et y dc la partie centrale non diffractée du plan focal de la scène. [0022] L'invention permet ainsi de corréler les informations contenues dans les différentes diffractions de l'image diffractée avec des informations contenues dans la partie centrale non-diffractées de l'image obtenue. [0023] Les différentes diffractions de l'image diffractée contenant une information spectrale importante mais dont chaque pixel contient une somme des diffractions à différentes longueurs d'onde, l'invention peut également utiliser la partie centrale de l'image, non diffractée, et permet de rechercher dans l'image complète les caractéristiques spatiales (forme, texture, etc.) et spectrale (rétlectance). [0024] En pratique, contrairement à l'état de l'art classique de la méthode CTIS, l'invention permet de détecter des particularités dans une scène hyperspectrale en temps réel entre deux acquisitions du plan focal hyperspectral de la scène observée. Ce faisant, il n'est plus nécessaire de différer le traitement des images compressées et il n'est plus nécessaire de stocker ces images compressées après la détection. Également il n'est plus nécessaire de reconstituer l'image hyperspectrale avant d'appliquer la méthode de détection. [0025] En variante, l'image compressée obtenue par le système optique contient le plan focal diffracté et encodé suivant le schéma de codage d'un masque introduit dans le chemin optique avant diffraction de la scène. Ainsi, le réseau de neurone utilise, pour la détection directe des particularités recherchées, les informations suivantes : le schéma du masque d'encodage utilisé pour encoder les diffractions du plan focal de la scène ; et des intensités lumineuses dans l'image compressée et diffractée dont les coordonnées x' et y' sont dépendantes des coordonnées x et y du plan focal de la scène observée. [0026] En pratique, contrairement à l'état de l'art classique de la méthode CASSI, l'invention permet de détecter des particularités dans une scène hyperspectrale en temps réel entre deux acquisitions du plan focal hyperspectral de la scène observée. Ce faisant, il n'est plus nécessaire de différer le traitement des images compressées et il n'est plus nécessaire de stocker ces images compressées après la détection. Également il n'est plus nécessaire de reconstituer l'image hyperspectrale avant d'appliquer la méthode de détection. [0027] Selon un mode de réalisation, la méthode de capture est une réalisation mécanique compacte et intégrable dans un dispositif portable et autonome et dans lequel la méthode de détection est exécutée par ledit dispositif portable et autonome. [0028] Selon un mode de réalisation, la méthode de capture est une réalisation mécanique compacte et intégrable devant l'objectif de l'appareil photographique d'un ordiphone et dans lequel la méthode de détection est exécutée par l'ordiphonc. [0029] Selon un mode de réalisation, ladite image compressée est obtenue par un capteur in- frarouge. Ce mode de réalisation permet d'obtenir une information invisible à l'oeil humain. [0030] Selon un mode de réalisation, ladite image compressée est obtenue par un capteur dont la longueur d'onde est comprise entre 0,001 nanometre et 10 nanomètres. Ce mode de réalisation permet d'obtenir une information sur les rayons X présents sur la scène observée. [0031] Selon un mode de réalisation, ladite image compressée est obtenue par un capteur dont la longueur d'onde est comprise entre 10000 nanomètres et 20000 nanomètres. Ce mode de réalisation permet d'obtenir une information sur la température de la scène observée. [0032] Selon un mode de réalisation, ladite image compressée est obtenue par un capteur comportant : une première lentille convergente configurée pour focaliser les informations d'une scène sur une ouverture ; un collimateur configuré pour capter les rayons traversant ladite ouverture et pour transmettre ces rayons sur un réseau de diffraction ; et une seconde lentille convergente configurée pour focaliser les rayons issus du réseau de diffraction sur une surface de captation. [0033] Ce mode de réalisation est particulièrement simple à réaliser et peut être adapté sur un capteur existant. [0034] Selon un mode de réalisation, ladite image compressée est obtenue par un capteur comportant : une première lentille convergente configurée pour focaliser les informations d'une scène sur un masque ; un collimateur configuré pour capter les rayons traversant ledit masque et pour transmettre ces rayons sur un prisme ; et une seconde lentille convergente configurée pour focaliser les rayons issus du prisme sur une surface de captation. [0035] Ce mode de réalisation est particulièrement simple à réaliser et peut être adapté sur 6 un capteur existant. [0036] En ce qui concerne la détection de particularités depuis ladite image compressée, l'invention utilise une réseau de neurones profond et convolutif de détermination des probabilités de présence de ces particularités. Un apprentissage dudit réseau de neurones profond et convolutif permet d'indiquer la probabilité de présence des particularités recherchées pour chaque coordonnées x et y de ladite scène hyperspectrale. Par exemple, un apprentissage par rétro-propagation du gradient ou ses dérivés à partir de données d'apprentissage peut être utilisé. [0037] Le réseau de neurones profond et convolutif servant à la détection directe depuis l'image compressée a une structure de couche d'entrée adaptée à la détection directe. L'invention dispose de plusieurs architectures des couches profondes dudit réseau de neurones. Parmi celle-ci, une architecture auto-encoder telle que décrite dans le document "SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decodcr Architecture for Image Segmentation", Vijay Badrinarayanan, Alex Kendall, Roberto Cipolla permet d'indiquer la probabilité de présence des particularités recherchées pour chaque coordonnées x et y de la scène hyperspectralc. [0038] Ladite couche d'entrée du réseau de neurones est adaptée à la structure de l'image compressée obtenue par le moyen d'acquisition. Ainsi, la couche d'entrée est un tenseur d'ordre trois et possède deux dimensions spatiales de taille X et YMAY, et une dimension de profondeur de taille D my . [0039] L'invention utilise la relation non linéaire,f(x ' y,, d , ) -) (x , y ) définie pour x , y, [0..Y,,A,[ et d, [0..D,,Ad permettant de calculer les coordonnées xi, et y h', du pixel de ladite image compressée dont l'intensité est copiée dans le tenseur d'ordre trois de ladite couche d'entrée du réseau de neurones aux coordonnées (xi, yr, ). [0040] Selon un mode de réalisation, la méthode de capture comporte un moyen d'acquisition d'une image compressée contenant les diffractions dudit plan focal hyperspectral obtenue avec des filtres de diffraction. L'image compressée obtenue contient le plan focal de la scène non diffractée au centre, ainsi que les projections diffractées suivant les axes des différents filtres de diffractions. La couche d'entrée du réseau de neurone est une copie des huit représentations chromatiques de la scène hyperspectrale de l'image compressée selon la relation non linéaire suivante : X 1- m -= X ± X g ifs É) ( 17 ) ± À s c x avec : d t ) i = + (n + A 'À sil mg o lyse ri' " f n = floor(dt/ cl,\'\-);À = citmodilvi.x;rt compris ent -e 0 et 7, le nombre de diffraction de l'image compressée ;c1 t compris entre 0 et D mAx ;')( compris entre Oct XmAx ;Y/compris entre Oct Y4 x ;À si fco y, la constante de 7 profondeur du tenseur du troisième ordre de ladite couche d'entrée ;À s'ici, \ la constante du pas spectral du pixel en X de ladite image compressée ;À s /fco )/, la constante du pas spectral du pixel en Y de ladite image compressée :x s ( 11 ) correspondant au décalage suivant l'axe X de la diffraction ri ;y n ) cor- °lyse t rcspondant au décalage suivant l'axe Y de la diffraction n [0041] Selon un mode de réalisation, la méthode de capture comporte un moyen d'acquisition d'une image compressée contenant une représentation en deux dimensions encodée dudit plan focal hyperspectral obtenue avec un masque et un prisme. L'image compressée obtenue contient le plan focal de la scène diffractée et encodée au centre. La couche d'entrée du réseau de neurone est une copie de l'image compressée selon la relation non linéaire suivante : X + X six offséq, avec :c1 M as k t, y t),: sin on f y+ y ,siy ortse.t- mas k y J, sinon compris entre 0 et/9 mrA ;x / compris entreOetX1y ;À sHcexcoTlPris entre 0 et Y .vA x ;X orfr' acorrespondant au décalage suivant l'axe X de la diffraction n ; y case t yconespondant au décalage suivant faxe Y de la diffraction n [0042] Ces relations non linéaires permettent de rechercher rapidement l'intensité des pixels d'intérêts dans chaque diffraction. En effet, certains pixels peuvent être négligés si la longueur d'onde de l'image diffractée n'est pas significative. [0043] L'architecture du réseau dc neurones profond et convolutif est composé d'un encodeur permettant de rechercher les caractéristiques élémentaires propres à la détection souhaitée, suivi d'un décodeur permettant de générer une image de probabilités de présence des caractéristiques à détecter dans ladite image compressée du plan focal hyperspectral. La structure d'encodeur/décodeur permet de rechercher les caractéristiques élémentaires et propres à la caractéristique principale recherchée dans ladite image compressée. [0044] Selon un mode de réalisation, l'encodeur est composée d'une succession de couche de neurones de convolution en alternance avec des couches de pooling (opérateur de dé- cimation de la couche précédente) permettant de réduire la dimension spatiale. [0045] Selon un mode de réalisation, le décodeur est composé d'une succession de couche de neurones de déconvolution en alternance avec des couches de unpooling (opération d'interpolation de la couche précédente) permettant une augmentation de la dimension spatiale. 8 [0046] Par exemple, une telle structure d'encodeur/décodeur est décrite dans le "SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation", Vijay Badrinarayanan, Alex Kendall, Roberto Cipolla. [0047] Selon un mode de réalisation, un ensemble de couches de neurones entièrement connectées peut être positionné entre l'encodeur et le décodeur. DESCRIPTION SOMMAIRE DES FIGURES [0048] La manière de réaliser l'invention ainsi que les avantages qui en découlent, res- sortiront bien du mode de réalisation qui suit, donné à titre indicatif mais non limitatif, à l'appui des figures annexées dans lesquelles les figures 1 à 5 représentent : [fig.1] : une représentation schématique de face des éléments d'un dispositif de capture et de détection dans une scène hyperspectralc selon un mode de réalisation de l' invention ; [fig.2] : une représentation schématique structurelle des éléments du dispositif de la Fig. 1 ; [fig.3] : une représentation schématique structurelle alternative des éléments du dispositif de la Fig. 1 ; [fig.4] : une représentation schématique des diffractions obtenues par le dispositif d'acquisition de la Fig. 2 ; [fig.5] : une représentation schématique de l'architecture du réseau de neurone de la Fig. 2. MANIERE DE DECRIRE L'INVENTION [0049] La Fig. 1 illustre un dispositif de capture 2 d'une scène hyperspectrale 3 comportant un capteur permettant d'obtenir une image compressée en deux dimensions 11 d'un plan focal 3 d'une scène observée. [0050] Tel qu'illustré sur la Fig. 2, le dispositif de capture 1 comporte une première lentille convergente 21 qui focalise le plan focal 3 sur une ouverture 22. Un collimateur 23 capte les rayons traversant l'ouverture 22 et transmet ces rayons à un réseau de diffraction 24. Une seconde lentille convergente 25 focalise ces rayons issus du réseau de diffraction 24 sur une surface de captation 26. [0051] La structure de cet assemblage optique est relativement similaire à celle décrite dans la publication scientifique "Computed-tomography imaging spectrometer : experimental calibration and reconstruction results", publiée dans APPLIED OPTICS, volume 34 (1995) nombre 22. [0052] Cette structure optique permet d'obtenir une image diffractée 11, illustrée sur la Fig. 3, présentant plusieurs diffractions RO-R7 du plan focal 3 disposées autour d'une image non diffractée de petite taille C. Dans l'exemple de la Fig. 4, l'image diffractée présente huit diffractions RO-R7 distinctes obtenues avec deux axes de diffraction du réseau de diffraction 24. 9 [0053] En variante, trois axes de diffractions peuvent être utilisés sur le réseau de diffraction 24 de sorte à obtenir une image diffractée 11 avec seize diffractions. [0054] Les surfaces de captation 26 ou 46 peuvent correspondre à un capteur CCD (pour "charge-coupled device" dans la littérature anglo-saxonne, c'est-à-dire un dispositif à transfert de charge), à un capteur CMOS (pour "complemcntary rnetaloxide-semiconductor" dans la littérature anglo-saxonne, une technologie de fabrication de composants électroniques), ou à tout autre capteur connus. Par exemple, la publication scientifique "Practical Spectral Photography", publiée dans Eurographics, volume 31 (2012) nombre 2, propose d'associer cette structure optique à un appareil photo numérique standard pour capteur l'image diffractée. [0055] En variante, tel qu'illustré sur la Fig. 3, le dispositif de capture 1 peut comporter une première lentille convergente 41 qui focalise le plan focal 3 sur un masque 42. Un collimateur 43 capte les rayons traversant le masque 42 et transmet ces rayons à un prisme 44. Une seconde lentille convergente 45 focalise ces rayons issus du prisme 44 sur une surface de captation 46. [0056] La structure de cet asssemblage optique est relativement similaire à celle décrite dans la publication scientifique "Compressive Codcd Aperture Spectral Imaging", Gonzalo R. Arec, David J. Brady, Lawrence Carin, Henry Arguello, and David S. Kittle. [0057] En variante, les surfaces de captation 26 ou 46 peuvent correspondre au dispositif d'acquisition photographique d'un ordiphonc ou tout autre dispositif portable incluant un disposition d'acquisition photographique, en ajoutant le dispositif de capture de la scène hyperspectrale 3 devant le dispositif d'acquisition photographique. [0058] De préférence, chaque pixel de l'image diffractée 11 est codé sur trois couleurs rouge, vert et bleu et sur 8 bits permettant ainsi de représenter 256 niveaux sur chaque couleur. [0059] En variante, les surfaces de captation 26 ou 46 peuvent être un dispositif dont les longueurs d'ondes captées ne sont pas dans la partie visible. Par exemple, le dispositif 2 peut intégrer un capteur dont la longueur d'onde est comprise entre 0,001 nanomètre et 10 nanomètres ou un capteur dont la longueur d'onde est comprise entre 10000 nanomètre et 20000 nanomètres. [0060] Lorsque l'image 11 du plan focal hyperspectral observé est obtenue, le moyen de détection met en oeuvre un réseau de neurone 12 pour détecter une particularité dans la scène observée à partir des informations de l'image compressée 11. [0061] Ce réseau de neurones 12 vise à déterminer la probabilité de présence de la parti- cularité recherchée pour chaque pixel localisé aux coordonnées x et v de la scène hyperspectrale observée. [0062] Pour ce faire, tel qu'illustré sur la Fig. 3, le réseau de neurones 12 comporte une couche d'entrée 30, apte à extraire les informations de l'image 11, et une couche de sortie 31, apte à traiter ces informations de sorte à générer une image dont l'intensité de chaque pixel à la coordonnée x et y, correspond à la probabilité de présence de la particularité aux coordonnées x et y de la scène hyperspectrale 3. [0063] L'architecture dudit réseau de neurones 12 est composé d'un ensemble de couches convolutives telle que la couche 31 assemblée linéairement et en alternance avec des couches de décimation (pool ing), ou d'interpolation (unpooling). [0064] Une couche convolutive de profondeur d, noté CONV(d), est définie par d noyaux de convolution, chacun de ces noyaux de convolution étant appliqué au volume du tenseur utpu t, input' - d'entrée d'ordre trois et de taille X - r y i n pu t r La couche convolutive génère ainsi un volume de sortie, tenseur d'ordre trois, ayant une profondeur d. Une fonction d'activation ACT est appliquée suries valeurs calculées du volume de sortie. Les paramètres de chaque noyau de convolution d'une couche convolutive sont spécifiés par la procédure d'apprentissage du réseau de neurone. 100651 Différente fonction d'activation ACT peuvent être utilisée. Par exemple, cette fonction peut être une fonction ReLu, définie par l'équation suivante : ReLu(x)= wax (0,x) En alternance avec les couches convolutive, des couches de décimation (pooline), ou couche d'interpolation (unpooline) sont insérées. 100661 Une couche de décimation permet de réduire la largeur et la hauteur du tenseur d'ordre trois en entrée pour chaque profondeur dudit tenseur d'ordre trois. Par exemple, une couche de décimation MaxPool(2,2) sélectionne la valeur maximale d'une tuile glissante sur la surface de 2x2 valeurs. Cette opération est appliquée sur l'ensemble des profondeurs du tenseur d'entrée et génère une tenseur dc sortie ayant la même profondeur et une largeur divisée par deux, ainsi qu'une hauteur divisée par deux. [0067] Une architecture de réseau de neurone permettant la détection directe de parti- cularités dans la scène hyperspectral peut être la suivante : Input CONV(64) MaxPool(2,2) CONV(64) MaxPool(2,2) CONV(64) MaxPool(2,2) CONV(64) CONV(64) MaxUnpool(2,2) CONV(64) MaxUnpool(2,2) CONV(64) MaxUnpool(2,2) CONV(1) Output [0068] Les poids dudit réseau de neurones sont calculés au moyen d'un apprentissage. Par exemple, un apprentissage par rétro-propagation du gradient ou ses dérivés à partir de données d'apprentissage peut être utilisé pour calculer ces poids. 11 [0069] En variante, le réseau de neurone 12 peut déterminer la probabilité de présence de plusieurs particularités distinctes au sein de la même scène observée. Dans ce cas, la dernière couche convolutive aura une profondeur correspondant au nombre de particularités distinctes à détecter. Ainsi la couche convolutive CONV(/) est remplacée par une couche convolutive CONV(v), où x correspond au nombre de particularités distinctes à détecter. 12 [Revendication 1] [Revendication 2]