Brevet FR3104292A1 — publié le 20210611

Le procédé comprend l’entraînement d’un réseau de neurones RNe 1 associé au dispositif optique C1 comportant, pour chaque indice i : A) fourniture de N images IM n,i respectivement à N réseaux de neurones RNe n , incluant le réseau cible RNe 1 et N-1 réseaux annexes RNe 2 ,…, RNe N , préalablement capturées par N dispositifs optiques Cn, incluant un dispositif de référence C1’ et N-1 dispositifs annexes Cn montés de façon décalée par rapport à C1’ ; B) codage de l’image IM n,i par chaque réseau RNe n , C) pour chacune des N-1 paires d’images (IM 1,i , IM n,i ) avec n allant de 2 à N, - calcul de la distance entre les deux codes CD 1,i et CD n,i , - prédiction d’une classe par classification binaire de ladite distance, et - calcul d’une erreur entre la classe prédite et une classe réelle ; D) ajustement des poids de connexion entre neurones des réseaux RNe 1 et RNe n , en fonction de ladite erreur. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 2 Procédé de configuration d’un dispositif d’imagerie d’un véhicule automobile comportant un dispositif optique de capture d’images La présente invention concerne de manière générale un procédé de configuration d’un dispositif d’imagerie d’un véhicule automobile comportant un dispositif optique C1 et un réseau de neurones encodeur RNe 1 associé. ART ANTÉRIEUR Dans le domaine de l’automobile, de plus en plus de véhicules sont désormais équipés de caméras dites « intelligentes », capturant des images de l’environnement autour du véhicule et utilisant des réseaux de neurones profonds pour la détection et la reconnaissance d’objets. Ces réseaux de neurones sont de type "profonds" : ils possèdent de nombreuses couches de neurones, et sont entraînés sur des millions de paires d’entrée-sortie, destinées à l’apprentissage, afin de développer les performances jugées suffisantes pour réaliser une tâche souhaitée, par exemple la reconnaissance générique d’un objet tel qu’un piéton. Actuellement, la reconnaissance générique d’objet utilise des réseaux de neurones à convolution dits résiduels, tel que ResNeXt101 (Xie, Girshick, Dollár, Tu, & He (2017) Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)). Ces réseaux de neurones doivent être préalablement entraînés, lors d’une phase d’apprentissage. Généralement, l’apprentissage des réseaux de neurones pour caméras intelligentes est réalisé de manière supervisée. L'idée de l'apprentissage supervisé d’un réseau de neurones est de fournir de nombreuses paires d’entraînement, ou paires d’entrée-sortie, chaque paire d’entraînement contenant des données d’entrée et des données de sortie connues, et d’ajuster les poids de connexions entre neurones afin de minimiser l'expression de l'erreur en sortie du réseau de neurones. Dans un apprentissage supervisé, le réseau de neurones est ainsi entraîné et formé en fournissant des paires de données d'entrée et de données de sortie adaptées, dans le but que le réseau de neurones fournisse une sortie souhaitée pour une entrée donnée. L’apprentissage supervisé d’un réseau de neurones est très puissant mais également très coûteux en temps humain d’analyse, d’annotation et de vérification des données. Il nécessite la production d’une gigantesque base de données contenant des paires d’entrée-sortie connues, analysées et labélisées (ou étiquetées) par des experts humains. Par exemple, entrainer un réseau de neurones à détecter des véhicules demande des millions d’images de caméra sur lesquelles les véhicules ont déjà été détectés par des experts humains, et entourés dans l’image par des boîtes englobantes. Ce travail de labélisation par les experts humains est coûteux et, dans cette approche entièrement supervisée, la quantité et la qualité des labels (ou étiquettes) est déterminante pour les performances du réseau de neurones. Les réseaux de neurones profonds offrent d’excellentes performances en reconnaissance visuelle. Cependant, ces performanes sont limitées du fait de l’entrainement supervisé qui introduit un biais vers un certain type de solution : le réseau cherche à dégager les combinaisons non-linéaires de pixels, connues sous le nom de « codes » ou « features », les plus utiles pour résoudre la tâche, sans chercher à se former une représentation préalable de l’objet qui soit indépendante de la tâche. Il en résulte que les réseaux de neurones profonds sont vulnérables à des attaques par images antagonistes ou adverses qui seraient anodines pour l’œil humain, comme expliqué dans le document « Eykholt, Evtimov, Fernandes, Li, Rahmati, Xiao, Prakash, Kohno, & Song (2018) Robust Physical-World Attacks on Deep Learning Visual Classification. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) ». Ainsi, les réseaux de neurones profonds s’adaptent difficilement à de nouvelles tâches, pour lesquelles ils n’ont pas été spécifiquement entrainés, et sont donc généralement peu versatiles. En outre, cet entrainement supervisé s’avère également limiter les performances des réseaux profonds même sur la tâche cible de l’apprentissage, comme expliqué dans le document « Arandjelovic & Zisserman (2018) Objects that sound. European Conference on Computer Vision (ECCV) ». Un réseau profond préalablement entraîné de manière auto-supervisée, avant d’être entrainé sur une tâche de classification visuelle par supervision classique, dépasse les performances d’un réseau de même taille entrainé uniquement par supervision. Plus précisément, le modèle décrit par Arandjelovic & Zisserman est composé de deux réseaux (visuel et auditif), et entrainé à déterminer si des données d’entrée audios et visuelles proviennent de la même séquence vidéo ou non. Les labels (ou étiquettes) pour cette tâche sont binaires, de manière à indiquer une correspondance ou un non-correspondance, et sont construits de manière automatisée à partir de vidéos obtenues sur le site « YouTube », sans nécessiter de décision humaine. Ce type d’apprentissage est dit « auto-supervisé ». Un but de l’invention est de configurer un dispositif d’imagerie d’un véhicule automobile comportant un capteur et au moins un réseau de neurones encodeur associé, par entraînement du réseau de neurones encodeur, de manière à developper des codes, représentatifs de scènes détectées, qui soient plus robustes. Dans ce but et dans un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de configuration d’un dispositif d’imagerie d’un véhicule automobile comportant un dispositif optique C1 de capture d’images et un réseau de neurones encodeur RNe 1 associé, comprenant une phase d’entraînement du réseau de neurones encodeur RNe 1 comportant un processus itératif qui comprend, pour chaque itération d’indice i, les étapes de : A) fourniture de N images IM n,i , n variant de 1 à N, respectivement à N réseaux de neurones encodeurs RNe n , incluant le réseau de neurones RNe 1 associé au dispositif optique C1, en tant que réseau cible, et N-1 réseaux de neurones annexes RNe 2 ,…, RNe N , les N images ayant été préalablement capturées par N dispositifs optiques Cn de capture d’images montés sur un véhicule d’acquisition d’images, incluant un dispositif optique de référence, correspondant au dispositif optique C1, ayant un champ de vision de référence, et N-1 dispositifs optiques annexes Cn, avec n allant de 2 à N, montés sur le véhicule d’acquisition de façon décalée par rapport au dispositif optique de référence de manière à avoir des champs de vision respectifs présentant un taux de recouvrement avec le champ de vision de référence supérieur à 70%; B) codage de l’image IM n,i fournie en un code descripteur CD n,i , par chaque réseau de neurones encodeur RNe n , C) pour chacune des N-1 paires d’images incluant l’image IM 1,i et l’image IM n,i avec n allant de 2 à N, - calcul de la distance entre les deux codes descripteurs correspondants CD 1,i et CD n,i , - prédiction d’une classe, représentative d’une information de correspondance ou de non-correspondance des images IM 1,i et IM n,i de la paire, par classification binaire de ladite distance, et - calcul d’une erreur entre la classe prédite et une classe réelle donnée par une étiquette cible associée à ladite paire d’images IM 1,i et IM n,i et préalablement connue, D) une étape d’ajustement des poids de connexion entre neurones des réseaux de neurones encodeurs RNe 1 et RNe n , en fonction de ladite erreur. Selon l’invention, un réseau de neurones cible, correspondant au réseau de neurones encodeur dédié au dispositif optique du véhicule (embarqué dans le véhicule), et un ou plusieurs réseaux de neurones annexes, dédiés à des vues différentes de celle du dispositif optique du véhicule, sont entraînés à détecter la correspondance entre vues. Par les termes « vues différentes », on entend désigner des vues prises par des dispositifs optiques annexes ayant chacun un champ de vision qui est presque le même que celui du dispositif optique véhicule, le taux de recouvrement des champs vision étant supérieur à 70%, mais ayant un angle de capture d’image différent de celui du dispositif optique du véhicule. Les dispositifs optiques annexes ont des positions décalées (spatialement et avantageusement angulairement) par rapport au dispositif optique C1. Le réseau de neurones cible et les réseaux de neurones annexes sont ensuite entraînés à détecter la correspondance ou non-correspondance entre vues, c’est-à-dire si les vues prises correspondent à une même scène ou à des scènes différentes. Lors de l’étape A, les images peuvent être fournies N par N aux réseaux de neurones RNe 1 à RNe n ou deux par deux (une image au réseau RNe 1 et une image à l’un des réseau RNe 2 à RNe N , les autres réseaux étant désactivés). Avantageusement, lors de l’étape C) de calcul de distance, on calcule une distance euclidienne entre les deux codes descripteurs CD 1,i et CD n,i La distance entre les deux codes CD 1,i et CD n,i peut être calculée par un neurone de distance, lequel est connecté à deux neurones de sortie binaires, correspondant respectivement aux deux alternatives de même scène (correspondance entre vues) et de scènes différentes (non-correspondance entre vues). Le procédé de configuration comprend avantageusement une opération de génération d’une base de données d’apprentissage (ou d’entraînement) comportant une étape de capture d’images par lesdits N dispositifs optiques comportant le dispositif optique de référence, correspondant au dispositif optique C1, et les N-1 dispositifs optiques annexes Cn, avec n allant de 2 à N, montés sur le véhicule d’acquisition d’images. La génération de la base de données d’apprentissage comprend avantageusement les étapes de : - génération d’échantillons d’apprentissage positifs, chaque échantillon d’apprentissage positif comportant une image capturée par le dispositif optique de référence et au moins une image capturée par l’un des dispositifs optiques annexes C2 à CN, lesdites images correspondant à une même scène ; - création, pour chaque échantillon d’apprentissage positif, d’une étiquette associée indiquant que les images dudit échantillon d’apprentissage correspondent à une même scène, lesdites étapes de génération d’échantillons d’apprentissage positifs et de création d’étiquettes associées étant mises en œuvre en utilisant des données d’horodatage des images. Dans un mode de réalisation particulier, la génération de la base de données d’apprentissage comprend également les étapes de - génération d’échantillons d’apprentissage négatifs, chaque échantillon d’apprentissage négatif comportant au moins une image capturée par le dispositif optique de référence et une image capturée par l’un des dispositifs optiques annexes C2 à CN, lesdites images correspondant à des scènes différentes ; - création, pour chaque échantillon d’apprentissage négatif, d’une étiquette associée indiquant que les images dudit échantillon d’apprentissage correspondent à des scènes différentes, lesdites étapes de génération d’échantillons d’apprentissage négatifs et de création d’étiquettes associées étant mises en œuvre en utilisant des données d’horodatage des images. Avantageusement, le dispositif d’imagerie du véhicule automobile comporte un décodeur pour réaliser une tâche de décodage spécifique, et il est prévu une autre phase d’entraînement lors de laquelle ledit décodeur est entraîné, de manière supervisée, sur des codes descripteurs fournis par le réseau de neurones encodeurs RNe1 cible préalablement entraîné. Le décodeur peut comporter un réseau de neurones pour réaliser ladite tâche de décodage spécifique. Le dispositif optique C1 peut être de l’un des types comportant une caméra, un lidar et un radar, et les dispositifs optiques annexes C2 à CN peuvent être de même type que le dispositif optique C1. Un autre aspect de l’invention concerne un système de configuration d’un dispositif d’imagerie d’un véhicule automobile comportant un dispositif optique C1 de capture d’images et un réseau de neurones encodeur RNe 1 associé, comprenant un système d’entraînement du réseau de neurones encodeur RNe 1 par la mise œuvre d’un processus itératif qui comprend, pour chaque itération d’indice i : A) la fourniture de N images IM n,i , n variant de 1 à N, respectivement à N réseaux de neurones encodeurs RNe n , incluant le réseau de neurones RNe 1 associé au dispositif optique C1, en tant que réseau cible, et N-1 réseaux de neurones annexes RNe 2 ,…, RNe N , les N images ayant été préalablement capturées par N dispositifs optiques Cn de capture d’images montés sur un véhicule d’acquisition d’images, incluant un dispositif optique de référence, correspondant au dispositif optique C1, ayant un champ de vision de référence, et N-1 dispositifs optiques annexes Cn, avec n allant de 2 à N, montés sur le véhicule d’acquisition de façon décalée par rapport au dispositif optique de référence de manière à avoir des champs de vision respectifs présentant un taux de recouvrement avec le champ de vision de référence supérieur à 70%; B) le codage de l’image IM n,i fournie en un code descripteur CD n,i , par chaque réseau de neurones encodeur RNe n , C) pour chacune des N-1 paires d’images incluant l’image IM 1,i et l’image IM n,i avec n allant de 2 à N, - le calcul de la distance entre les deux codes descripteurs correspondants CD 1,i et CD n,i , - la prédiction d’une classe, représentative d’une information de correspondance ou de non-correspondance des images IM 1,i et IM n,i de la paire, par classification binaire de ladite distance, et - le calcul d’une erreur entre la classe prédite et une classe réelle donnée par une étiquette cible associée à ladite paire d’images IM 1,i et IM n,i et préalablement connue, D) l’ajustement des poids de connexion entre neurones des réseaux de neurones encodeurs RNe 1 et RNe n , en fonction de ladite erreur. Le dispositif d’imagerie du véhicule automobile comportant un décodeur pour réaliser une tâche de décodage spécifique, ledit système comporte avantageusement un autre système d’entraînement du décodeur configuré pour entraîner ledit décodeur, de manière supervisée, sur des codes descripteurs fournis par le réseau de neurones encodeur RNe 1 préalablement entraîné. BRÈVE DESCRIPTION DES FIGURES D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description détaillée qui va suivre et qui présente différents modes de réalisation de l’invention donnés à titre d’exemples nullement limitatifs et illustrés par les figures annexées dans lesquelles : représente un dispositif d’imagerie d’un véhicule automobile ; représente de façon schématique une première phase d’entraînement d’un réseau de neurones encodeur cible du dispositif d’imagerie de la figure 1, utilisant des réseaux de neurones encodeurs annexes ; représente de façon schématique une deuxième phase d’entraînement d’un réseau de neurones dit de « décodage » destiné à la réalisation d’une tâche de décodage spécifique ; représente un organigramme de la première phase d’entraînement de la figure 2 ; et représente un organigramme d’une étape initiale de génération d’une base de données d’apprentissage. DESCRIPTION DÉTAILLÉE La présente invention concerne un procédé et un système de configuration d’un dispositif d’imagerie 1 d’un véhicule automobile V. Le dispositif d’imagerie 1, représenté sur la figure 1, est embarqué sur le véhicule automobile V après configuration. Il comporte un dispositif optique de capture d’images C1 et un module 20 de traitement des images. Le dispositif optique C1 peut être une caméra optique, par exemple une caméra optique monoculaire. Il comporte un capteur d’images 11 et un système optique 12. Le capteur d’images 11 est par exemple un capteur d’images bidimensionnelles de type CCD (de l’anglais « Charge-Coupled Device » ou « dispositif à transfert de charge ») ou CMOS (de l’anglais « Complementary Metal-Oxide Semiconductor » ou « semi-conducteur à oxyde de métal complémentaire »). Le système optique 12 est adapté pour former une image d’au moins une partie de l’environnement extérieur du véhicule sur le capteur d’images 11. Le module de traitement 20 comporte un calculateur 21, ou un microprocesseur, et un module de stockage 22 dans lequel est implémenté un module logiciel de traitement en temps réel des images capturées par le dispositif optique de capture d’images C1. Le module de traitement 20 fait de la reconnaissance visuelle et réalise au moins une tâche cible, par exemple d’identification de piétons. Il pourrait effectuer d’autres tâche cibles liées à la reconnaissance visuelle, par exemple identification de véhicules, identification de vélos, identification de panneaux de signalisation, etc... Fonctionnellement, le module de traitement 20 comporte un réseau de neurones, dit « encodeur » et noté « RNe 1 », associé au dispositif optique C1. En fonctionnement, le réseau de neurones RNe 1 reçoit en entrée des images capturées par le dispositif optique C1 et fournit en sortie des codes correspondants, également appelés codes descripteurs, représentatifs de l’environnement du véhicule V ou d’au moins une partie de cet environnement telle que vue par le dispositif optique C1. Le réseau de neurones RNe 1 est ici un réseau de neurones à convolutions. Le module de traitement 20 comprend également au moins un décodeur DCD spécifique à la tâche cible (ici une tâche d’identification de piétons). Dans l’exemple de réalisation décrit ici, le décodeur DCD comprend un réseau de neurones de décodage, noté « RNd ». Le module de traitement 20 peut comprendre plusieurs décodeurs spécifiques à plusieurs tâches cibles, par exemple identifier des piétons, identifier des véhicules, identifier des vélos, identifier des panneaux de signalisation, etc... Chacun de ces décodeurs spécifiques est basé sur un réseau de neurones de décodage et utilise les codes fournis par le réseau de neurones encodeur RNe 1 associé au dispositif optique C1. Le procédé de configuration du dispositif d’imagerie 1, selon un mode de réalisation particulier, va maintenant être décrit en référence aux figures 2 à 4. En référence à la figure 5, le procédé de configuration du dispositif d’imagerie 1 comprend une opération préalable E0 de génération d’une base de données d’apprentissage, également appelée base de données d’entraînement. La génération de la base de données d’apprentissage ou d’entraînement E0 comporte une étape initiale E01 de capture d’images, suivie d’une étape E02 de création d’échantillons d’apprentissage. La capture d’images est réalisée par N dispositifs optiques de capture d’images (N étant supérieur ou égal à 2), incluant un dispositif optique de référence, noté C1’, correspondant au dispositif optique C1 (c’est-à-dire soit le dispositif optique C1, soit un dispositif optique similaire) et N-1 dispositifs optiques annexes de capture d’images C2, …, CN, tous montés sur un même véhicule automobile, lors d’une ou plusieurs sessions de roulage. Le véhicule utilisé pour faire l'acquisition d'images afin de constituter la base de données d'entrainement n’est pas nécessairement le véhicule final V. Il peut s’agir d’un véhicule spécifique pour l’acquisition d’images. Lors de chaque session de roulage, un grand nombre d’images sont capturées par le dispositif optique de référence et les dispositifs optiques annexes C2 à CN et stockées avec des données d’horodatage indiquant les instants auxquels les images ont été capturées. Typiquement, plusieurs dizaines de milliers d’images (ou vues), provenant avantageusement de plusieurs sessions de roulage, sont capturées et stockées. Lors de cette étape initiale de capture d’images E01, le dispositif optique de référence C1’ est monté sur le véhicule en une position de référence. Cette position de référence correspond avantageusement à la position du dispositif optique C1 sur le véhicule V . Les N-1 dispositifs optiques annexes C2, …, CN sont montés de façon décalée par rapport au dispositif optique de référence. Le décalage de chacun des dispositifs optiques annexes par rapport au dispositif optique de référence est tel que chacun des N-1 champs de vision respectifs des N-1 dispositifs optiques annexes C2 à CN présente un taux de recouvrement supérieur à 70% avec le champ de vision de référence du dispositif optique de référence. Les N-1 dispositifs optiques annexes C2 à CN peuvent être décalés spatialement par rapport à la position de référence du dispositif optique de référence et avoir des angles de capture d’images différents de celui du dispositif optique de référence, de manière à ce que les champs de vision se recouvrent largement (avec un taux de recouvrement supérieur à 70% entre le champ de vision de référence et celui de chacun des dispositifs annexes C2 et CN). Les décalages respectifs des N-1 dispositifs optiques annexes par rapport au dispositif optique de référence sont avantageusement différents les uns des autres. Les N dispositifs optiques sont avantageusement de même type, ici de type caméra. En variante, les N dispositifs optiques peuvent être de type lidar ou de type radar. Les images prises par les N dispositifs optiques n’ont pas nécessairement le même format et/ou la même résolution. D’une manière plus générale, les images capturées par les N dispositifs optiques peuvent être décorrélées par variation d’une ou plusieurs caractéristiques d’image et/ou de capture d’image (par exemple la luminosité et/ou le format), afin de favoriser la production de codes de haut niveau d’abstraction. L’étape E01 de capture et de stockage d’images est suivie de l’étape E02 de génération d’échantillons d’apprentissage, comportant des échantillons positifs et des échantillons négatifs. Chaque échantillon d’apprentissage comporte au moins deux images, dont une image capturée par le dispositif optique de référence C1’ et au moins une autre image capturée par l’un parmi les N-1 dispositifs optiques annexes Cn avec n allant de 2 à N. En variante, chaque échantillon d’apprentissage pourrait comprendre N images, respectivement capturées par les N dispositifs optiques C1’ et C2 à CN. Les échantillons d’apprentissage générés comprennent des échantillons positifs, obtenus en sélectionnant des images ou vues provenant d’une même scène. Ces images sont sélectionnées sur la base des données d’horodatage associées aux images, deux images différentes étant considérées correspondre à une même scène si elles ont été capturées au même instant ou dans un intervalle de temps réduit, de préférence inférieur à 50 millisecondes. Les échantillons générés peuvent également comprendre des échantillons négatifs, obtenus en sélectionnant des images ou vues provenant de scènes différentes, c’est-à-dire capturées à des instants différents ou n’appartenant pas à l’intervalle de temps réduit prédéfini, sur la base des données d’horodatage associées aux images. Pour chaque échantillon d’apprentissage, une étiquette, également appelée « label », classifiant cet échantillon est créée et ajoutée ou associée à l’échantillon, lors d’une étape E03. Cette étiquette classifie l’échantillon (positif ou négatif). Elle correspond à une information de correspondance ou de non-correspondance des images de l’échantillon. Cette information de correspondance ou de non-correspondance est également appelée « classe de l’échantillon ». Il s’agit par exemple d’une information binaire ayant une valeur égale 1 ou 0. Par convention, dans l’exemple de réalisation décrit ici, la classe « 1 » d’un échantillon indique que les images de l’échantillon sont des vues d’une même scène, et la classe « 0 » d’un échantillon indique les images de l’échantillon sont des vues de scènes différentes. La classe 1 est donc attribuées aux échantillons positifs, et la classe 0 est attribuée aux échantillons négatifs. Les échantillons d’apprentissage et leurs étiquettes associées sont stockées dans la base de données d’apprentissage, lors d’une étape E04. La base données d’apprentissage générée comprend donc des échantillons d’apprentissage positifs, associés chacun à une étiquette indiquant la classe réelle de l’échantillon obtenue sur la base des données d’horodatage des images (ici la classe 1), et des échantillons d’apprentissage négatifs, associés chacun à une étiquette indiquant la classe réelle de l’échantillon obtenue sur la base des données d’horodatage des images (ici la classe 0), En référence à la figure 4, le procédé de configuration comprend une première phase d’entraînement Ph1 du réseau de neurones encodeur RNe 1 associé au dispositif optique C1. La phase d’entraînement Ph1 est un processus d’apprentissage itératif. On note « i » un indice d’itération, initialement égal à 1. A chaque itération d’indice i, des étapes A, B, C et D, décrites ci-après, sont exécutées par un premier système d’entraînement ayant accès à la base de données d’apprentissage. En référence à la figure 2, la première phase d’entraînement Ph1 utilise N réseaux de neurones encodeurs RNe n , incluant le réseau de neurones RNe 1 associé au dispositif optique C1, en tant que réseau cible, et N-1 réseaux de neurones annexes RNe 2 ,…, RNe N respectivement associés aux N-2 dispositifs optiques annexes C2 à CN, de positions respectives décalées par rapport au dispositif optique de référence C1’. Les N réseaux de neurones RNe n avec n allant de 1 à N, utilisés lors de la phase d’entraînement Ph1 pour entraîner le réseau de neurones encodeur RNe 1 cible, sont dédiés au traitement des images provenant des dispositifs optiques C1 à CN respectivement. Dans un exemple de réalisation particulier, les réseaux RNe 1 à RNe N possèdent chacun entre cinq et dix niveaux de traitement. Par exemple, l’architecture neuronale de chacun des réseaux RNe 1 à RNe N est basée sur le réseau « AVEnet » décrit dans le document « Arandjelovic & Zisserman (2018) Objects that sound. European Conference on Computer Vision (ECCV) ». Suivant l’architecture présentée dans ce document, chaque niveau de traitement est lui-même composé de sept opérations : convolution, normalisation par lot ou « batch », rectification linéaire, convolution, normalisation par lot ou « batch », rectification linéaire, et « pooling » ou « mise en commun » (sous-échantillonnage par opération "Max"). Dans chaque réseau, les niveaux successifs comprennent un nombre égal ou croissant de canaux, partant de 64 canaux pour le premier niveau et arrivant à 512 canaux pour le dernier niveau. Dans ces niveaux successifs, chaque canal implémente un noyau de convolution de champ récepteur constant 3x3, avec un empiétement inférieur à 2 unités à travers les niveaux. L’opérateur de « pooling » (mise en commun) utilise un rayon constant de 2x2 unités pour tous les niveaux sauf le dernier, dont le rayon doit-être adapté au nombre de niveaux de traitement pour obtenir des canaux de dimension 1x1. La partie supérieure de chaque réseau à convolution consiste en deux couches pleinement connectées avec des fonctions d’activation ReLu. Lors de l’étape A, la base de données d’apprentissage fournit au moins N images IM n,i , n variant de 1 à N, respectivement aux N réseaux de neurones RNe 1 à RNe N . Ces images IM 1,i à IM N,i proviennent des échantillons d’apprentissage préalablement capturées par les N dispositifs optiques C1’, C2 à CN puis stockés. Selon que les images proviennent d’échantillons d’apprentissage positifs ou négatifs, chacune des images IM 2 ,i à IM N,i provenant des dispositifs optiques annexes C2 à CN est soit en correspondance avec l’image IM 1,i provenant du dispositif optique de référence C1’ (i.e. chacune des images images IM 2,i à IM N,i et l’image IM 1,i correspondent à deux vues d’une même scène), soit en non-correspondance avec l’image IM 1,i (i.e. chacune des images images IM 2,i à IM N,i et l’image IM 1,i correspondent à deux scènes différentes). Les N images IM 1,i à IM N,i peuvent être fournies N par N aux réseaux de neurones RNe 1 à RNe N . Autrement dit, à chaque itération i, les N images sont fournies parallèlement aux N réseaux de neurones RNe 1 à RNe N . En variante, les N images peuvent être fournies deux par deux, c’est-à-dire au réseau RNe 1 et à l’un des réseaux RNe 2 à RNe N , en désactivant les réseaux non-utilisés, de manière à limiter l’interférence durant l’apprentissage. L’étape suivante B est une étape de codage lors de laquelle chaque réseau de neurones RNe n , avec n allant de 1 à N, calcule un code CD n,i à partir de l’image IM n,i reçue en entrée, et fournit ce code CD n,i en sortie. Le code CD n,i est un code descripteur qui correspond à une représentation de type vectoriel de la scène capturée par l’image IM n ,i . Puis, lors de l’étape C, pour chacune des N-1 paires d’images incluant l’image IM 1,i et l’une des images IM 2 ,i à IM N,i , le premier système d’entraînement - calcule la distance entre les deux codes correspondants CD 1,i et CD n,i (n allant de 2 à N), lors d’une sous-étape C-1, - puis, par classification binaire de cette distance calculée, prédit la classe de cette paire d’images IM 1,i et IM n,i (avec n allant de 2 à N) représentative d’une information de correspondance ou de non-correspondance des deux images de la paire d’images, lors d’une sous-étape C-2. La distance entre les deux codes CD 1,i et CD n,i est par exemple la distance euclidienne entre deux codes de type vectoriel. Elle est avantageusement calculée par un neurone de distance. La classification binaire consiste à attribuer 0 à la paire d’images (IM 1,i ; IM n,i ) soit la classe 1, soit la classe 0, en tant que classe prédite, selon la distance calculée. Par exemple, si la distance calculée est égale à zéro, la classe prédite attribuée est 1, et si la distance calculée est différente de zéro, la classe prédite attribuée est 0. Pour effectuer la classification, chaque neurone de distance est connecté à deux neurones de sortie, avec fonction d’activation « softmax », les deux neurones de sortie correspondant respectivement à la classe 1 et à la classe 0 (autrement dit aux deux alternatives d’une même scène et de deux scènes différentes). Le réseau apprend ainsi à catégoriser la paire d’images en identique/différente, sur la seule base de la distance calculée entre les deux codes. Ces connexions constituent un réseau de perceptron avec biais, dont les poids sont appris pendant l’entraînement. Lors d’une sous-étape C-3, le premier système d’entraînement calcule une erreur de prédiction entre la classe prédite et la classe réelle donnée par l’étiquette associée à l’échantillon d’apprentissage dont proviennent les images IM 1,i et IM n,i . Le système d’entraînement vérifie l’erreur de prédiction lors d’une sous étape C-4. Si l’erreur de prédiction est significative, le procédé passe à l’étape D. Si l’erreur de prédiction est non significative, le procédé interrompt la boucle (pour le réseau de neurones concerné RNe n ) pour passer ensuite à la deuxième phase d’entraînement Ph2, décrite plus loin. L’étape suivante D est une étape d’ajustement ou de mise à jour des poids de connexion entre neurones des réseaux de neurones encodeurs RNe 1 et RNe n , en fonction de l’erreur de prédiction calculée lors de l’étape C. Une telle opération d’ajustement des poids de connexion des réseaux de neurones est bien connue de l’homme du métier. Les poids de connexion sont ajustés de sorte à réduire l’erreur de prédiction faite par le réseau de neurones dans son état actuel. Pour cela, un algorithme de descente de gradient peut être utilisé. Par exemple, on utilise l’algorithme supervisé ADAM de descente de gradient [ Kingma & Ba (2015) Adam: A Method for Stochastic Optimization. Proceedings of the International Conference for Learning Representations, San Diego (ICLR) ] avec un paramètre de décroissance des poids de 10 -5 et un paramètre de taux d’apprentissage à déterminer par recherche par quadrillage. Une fonction de coût, ou fonction d’erreur, est utilisée. Par exemple, on utilise une fonction de type "binary cross-entropy", ou d’entropie croisée, avec logits, définie par l’équation suivante: où - y i représente la classe prédite lors de l’étape C ; - t i représente la classe réelle donnée par l’étiquette associée à l’échantillon d’apprentissage utilisé. La première phase d’entraînement Ph1 (comportant les étapes A, B, C et D répétées de façon itérative) est mise en œuvre jusqu’à ce que les fonctions d’erreur n’indiquent plus d’erreur significative, c’est-à-dire lorsque jusqu’à ce que les erreurs de prédiction (sous-étape C-3) satisfassent un critère d’arrêt, pour tous les réseaux de neurones. En pratique, on cherche à réduire l'erreur au maximum. Un critère d'arrêt classique peut être le suivant : pas de changement à x décimales de la fonction d'erreur sur les n dernières évaluations, avec par exemple x = 4 décimales et n = 10 itérations. Les poids des connexions entre neurones de ces réseaux encodeurs RNe 1 à RNe N sont alors figés. La première phase d’entraînement Ph1 est suivie d’une deuxième phase Ph2 d’entraînement du réseau de neurones de décodage RNd du décodeur DCD. Lors de cette deuxième phase d’entraînement, Ph2, le réseau de neurones décodeur RNd est entraîné, de manière supervisée, sur des codes fournis par le réseau de neurones encodeur RNe 1 préalablement entraîné lors de la première phase d’entraînement Ph1 et dont les connexions entre neurones sont désormais figées. La figure 3 représente l’architecture utilisée lors de la deuxième phase d’entraînement. Les représentations obtenues dans les codes en sortie du réseau de neurones encodeur RNe 1 sont utilisées pour entrainer de manière supervisée le réseau de neurones décodeur spécifique RNd selon la tâche cible à réaliser (par exemple identification de piéton). La deuxième phase d’entraînement Ph2 est mise en œuvre par un deuxième système d’entraînement. Le réseau de neurones RNd est entrainé, de façon connue, par exemple par un algorithme supervisé de descente de gradient tel que ADAM. Dans un exemple de réalisation, le réseau de neurones RNd est un réseau de neurones de type perceptron multicouches, doté de fonctions d’activation ReLu. De façon alternative, le décodeur DCD peut aussi être implémenté par une machine à supports de vecteurs. Comme précédemment, le décodeur DCD est avantageusement entrainé sur un large volume de codes, obtenus en présentant au réseau de neurones encodeur RNe 1 un grand nombre d’images capturées par un dispositif optique de référence qui est soit le dispositif optique C1 soit un dispositif optique similaire. L’acquisition de ces images peut se faire lors d’une session de roulage avec véhicule d’acquisistion d’images équipé du dispositif optique de référence. Ces images doivent être labélisées par un expert humain, selon la tâche à accomplir. L’architecture telle qu’illustrée sur la figure 3, après entrainement des réseaux de neurones RNe 1 et du décodeur DCD, correspond au système final embarqué dans le véhicule V. L’invention présente un intérêt par rapport aux méthodes pleinement supervisées, soit en diminuant la base d’apprentissage pour obtenir des performances équivalentes à moindre coût de labélisation, soit en gardant la même base d’apprentissage mais en obtenant des performances supérieures à coût égal de labélisation. La présente invention concerne aussi un système de configuration du dispositif d’imagerie 1 d’un véhicule automobile, ledit dispositif d’imagerie comportant le dispositif optique C1 de capture d’images, le réseau de neurones encodeur RNe 1 associé et le décodeur DCD spécifique à une tâche cible, configuré pour mettre en œuvre le procédé de configuration précédemment décrit. Ce système de configuration comporte un premier système d’entraînement du réseau de neurones encodeur RNe 1 par la mise œuvre d’un processus itératif qui comprend, pour chaque itération d’indice i : A) la fourniture de N images IM n,i , n variant de 1 à N, respectivement à N réseaux de neurones encodeurs RNe n , incluant le réseau de neurones RNe 1 associé au dispositif optique C1, en tant que réseau cible, et N-1 réseaux de neurones annexes RNe 2 ,…, RNe N , les N images ayant été préalablement capturées par N dispositifs optiques Cn de capture d’images, incluant un dispositif optique de référence correspondant au dispositif optique C1, ayant un champ de vision de référence, et N-1 dispositifs optiques annexes Cn, avec n allant de 2 à N, montés sur le véhicule de façon décalée par rapport au dispositif optique de référence de manière à avoir des champs de vision respectifs présentant un taux de recouvrement avec le champ de vision de référence supérieur à 70%; B) le codage de l’image IM n,i fournie en un code descripteur CD n,i , par chaque réseau de neurones encodeur RNe n , C) pour chacune des N-1 paires d’images incluant l’image IM 1,i et l’image IM n,i avec n allant de 2 à N, - le calcul de la distance entre les deux codes descripteurs correspondants CD 1,i et CD n,i , - la prédiction d’une classe, représentative d’une information de correspondance ou de non-correspondance des images IM 1,i et IM n,i de la paire, par classification binaire de ladite distance, et - le calcul d’une erreur entre la classe prédite et une classe réelle donnée par une étiquette cible associée à ladite paire d’images IM 1,i et IM n,i et préalablement connue ; D) l’ajustement des poids de connexion entre neurones des réseaux de neurones encodeurs RNe 1 et RNe n , en fonction de ladite erreur, comme précédemment décrit. Le système de configuration comporte également un deuxième système d’entraînement configuré pour entraîner le décodeur DCD, de manière supervisée, sur des codes fournis par le réseau de neurones encodeurs RNe1 préalablement entraîné. L’entraînement des réseaux de neurones est réalisé en débarqué, ou « offline ». Bien que les objets de la présente invention aient été décrits en référence à des exemples spécifiques, diverses modifications et/ou améliorations évidentes pourraient être apportées aux modes de réalisation décrits sans s’écarter de l’esprit et de l’étendue de l’invention. La présente invention concerne aussi un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour contrôler l’exécution des étapes du procédé de configuration précédemment décrit, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Procédé de configuration d’un dispositif d’imagerie (1) d’un véhicule automobile comportant un dispositif optique C1 de capture d’images et un réseau de neurones encodeur RNe 1 associé, comprenant une phase d’entraînement du réseau de neurones encodeur RNe 1 comportant un processus itératif qui comprend, pour chaque itération d’indice i, les étapes de : A) fourniture de N images IM n,i , n variant de 1 à N, respectivement à N réseaux de neurones encodeurs RNe n , incluant le réseau de neurones RNe 1 associé au dispositif optique C1, en tant que réseau cible, et N-1 réseaux de neurones annexes RNe 2 ,…, RNe N , les N images ayant été préalablement capturées par N dispositifs optiques Cn de capture d’images montés sur un véhicule d’acquisition d’images, incluant un dispositif optique de référence, correspondant au dispositif optique C1, ayant un champ de vision de référence, et N-1 dispositifs optiques annexes Cn, avec n allant de 2 à N, montés sur le véhicule d’acquisition de façon décalée par rapport au dispositif optique de référence de manière à avoir des champs de vision respectifs présentant un taux de recouvrement avec le champ de vision de référence supérieur à 70%; B) codage de l’image IM n,i fournie en un code descripteur CD n,i , par chaque réseau de neurones encodeur RNe n , C) pour chacune des N-1 paires d’images incluant l’image IM 1,i et l’image IM n,i avec n allant de 2 à N, - calcul de la distance entre les deux codes descripteurs correspondants CD 1,i et CD n,i , - prédiction d’une classe, représentative d’une information de correspondance ou de non-correspondance des images IM 1,i et IM n,i de la paire, par classification binaire de ladite distance, et - calcul d’une erreur entre la classe prédite et une classe réelle donnée par une étiquette cible associée à ladite paire d’images IM 1,i et IM n,i et préalablement connue ; D) ajustement des poids de connexion entre neurones des réseaux de neurones encodeurs RNe 1 et RNe n , en fonction de ladite erreur. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que, lors de l’étape C), on calcule une distance euclidienne entre les deux codes descripteurs CD 1,i et CD n,i . Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que la distance entre les deux codes CD 1,i et CD n,i est calculée par un neurone de distance, lequel est connecté à deux neurones de sortie binaires, correspondant respectivement aux deux alternatives de même scène et de scènes différentes, le réseau apprenant à catégoriser le couple d’images en identique/différente, sur la seule base de la distance calculée entre les deux codes. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu’il comprend la génération d’une base de données d’apprentissage comportant une étape de capture d’images par lesdits N dispositifs optiques Cn, incluant le dispositif optique de référence, correspondant au dispositif optique C1, et les N-1 dispositifs optiques annexes Cn, avec n allant de 2 à N, lors d’au moins une session de roulage du véhicule d’acquisition. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes de : - génération d’échantillons d’apprentissage positifs, chaque échantillon d’apprentissage positif comportant au moins une image capturée par le dispositif optique de référence correspondant au dispositif optique C1 et une image capturée par l’un des dispositifs optiques annexes C2 à CN, lesdites images correspondant à une même scène ; - création, pour chaque échantillon d’apprentissage positif, d’une étiquette associée indiquant que les images dudit échantillon d’apprentissage correspondent à une même scène, lesdites étapes de génération d’échantillons d’apprentissage positifs et de création d’étiquettes associées étant mises en œuvre en utilisant des données d’horodatage des images. Procédé selon la revendication 4 ou 5, caractérisé en ce qu’il comprend les étapes de - génération d’échantillons d’apprentissage négatifs, chaque échantillon d’apprentissage négatif comportant au moins une image capturée par le dispositif optique de référence correspondant au dispositif optique C1 et une image capturée par l’un des dispositifs optiques annexes C2 à CN, lesdites images correspondant à des scènes différentes ; - création, pour chaque échantillon d’apprentissage négatif, d’une étiquette associée indiquant que les images dudit échantillon d’apprentissage correspondent à des scènes différentes, lesdites étapes de génération d’échantillons d’apprentissage négatifs et de création d’étiquettes associées étant mises en œuvre en utilisant des données d’horodatage des images. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce le dispositif d’imagerie du véhicule automobile comporte un décodeur pour réaliser une tâche de décodage spécifique, et il est prévu une autre phase d’entraînement lors de laquelle ledit décodeur est entraîné, de manière supervisée, sur des codes descripteurs fournis par le réseau de neurones encodeurs RNe1 cible préalablement entraîné. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que le décodeur comporte un réseau de neurones pour réaliser ladite tâche de décodage spécifique. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, caractérisé en ce que le dispositif optique C1 est de l’un des types comportant une caméra, un lidar et un radar, et les dispositifs optiques annexes C2 à CN sont de même type que le dispositif optique C1. Système de configuration d’un dispositif d’imagerie d’un véhicule automobile comportant un dispositif optique C1 de capture d’images et un réseau de neurones encodeur RNe 1 associé, comprenant un système d’entraînement du réseau de neurones encodeur RNe 1 par la mise œuvre d’un processus itératif qui comprend, pour chaque itération d’indice i : A) la fourniture de N images IM n,i , n variant de 1 à N, respectivement à N réseaux de neurones encodeurs RNe n , incluant le réseau de neurones RNe 1 associé au dispositif optique C1, en tant que réseau cible, et N-1 réseaux de neurones annexes RNe 2 ,…, RNe N , les N images ayant été préalablement capturées par N dispositifs optiques Cn de capture d’images, incluant un dispositif optique de référence correspondant au dispositif optique C1, ayant un champ de vision de référence, et N-1 dispositifs optiques annexes Cn, avec n allant de 2 à N, montés sur le véhicule de façon décalée par rapport au dispositif optique de référence de manière à avoir des champs de vision respectifs présentant un taux de recouvrement avec le champ de vision de référence supérieur à 70%; B) le codage de l’image IM n,i fournie en un code descripteur CD n,i , par chaque réseau de neurones encodeur RNe n , C) pour chacune des N-1 paires d’images incluant l’image IM 1,i et l’image IM n,i avec n allant de 2 à N, - le calcul de la distance entre les deux codes descripteurs correspondants CD 1,i et CD n,i , - la prédiction d’une classe, représentative d’une information de correspondance ou de non-correspondance des images IM 1,i et IM n,i de la paire, par classification binaire de ladite distance, et - le calcul d’une erreur entre la classe prédite et une classe réelle donnée par une étiquette cible associée à ladite paire d’images IM 1,i et IM n,i et préalablement connue. D) l’ajustement des poids de connexion entre neurones des réseaux de neurones encodeurs RNe 1 et RNe n , en fonction de ladite erreur.