Brevet FR3137478A1 — publié le 20240105

La présente invention concerne un procédé et un dispositif (APP) de classification et de localisation d’un objet (OBJ) dans une séquence d’images (IMG_SEQ). Le procédé proposé comprend des étapes de : obtention (S210) d’une séquence (IMG_SEQ) d’une ou plusieurs images (IMG_1, …, IMG_N) acquises par une caméra (CAM) ; et détermination (S220) par un module classificateur-localisateur (X_NN) à partir de la séquence d’images (IMG_SEQ) de : une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) à l’objet (OBJ), la classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) étant sélectionnée parmi une liste de classes ; et une position estimée (EST_POS_OBJ) de l’objet (OBJ) ; ledit module classificateur-localisateur (X_NN) étant configuré à partir de séquences d’images de référence (TR_DATA) pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets dans les séquences de référence (TR_DATA). Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé et dispositif de classification et de localisation d’objets dans des séquences d’images, système, programme d’ordinateur et support d’informations associés La présente invention se rapporte aux domaines du traitement et d’analyse d’images, ainsi qu’au domaine de la vision par ordinateur. Plus particulièrement, la présente invention concerne un procédé et un dispositif de classification et de localisation d’objets dans une séquence d’images, et un procédé de configuration d’un module classificateur-localisateur d’objets dans une séquence d’images, ainsi qu’un système, un programme d’ordinateur et un support d’informations associés. La présente invention trouve une application particulièrement avantageuse, bien que nullement limitative, pour la mise en œuvre de systèmes embarqués, tels que les véhicules autonomes, de systèmes de surveillance ou de systèmes de navigation. État de la technique antérieure La détection automatique d’objets dans une scène optique est un problème technique étudié depuis de nombreuses années. En particulier, identifier de manière précise un objet dans des images est une tâche critique pour de nombreuses applications, notamment des applications domestiques, industrielles, militaires, etc. L’exemple des véhicules autonomes permet d’illustrer l’importance d’identifier dans une scène visuelle un objet avec précision, notamment pour prévenir les collisions. Il existe plusieurs dispositifs permettant de d’identifier un objet. Les systèmes radar sont un exemple commun de dispositif de détection d’un objet. Les ondes émises par un système radar sont réfléchies par un objet, puis reçues et analysées par le système radar pour détecter la présence et déterminer la position de l’objet. Les systèmes radar présentent néanmoins les inconvénients suivants. Ils nécessitent des équipements spécifiques, équipements généralement encombrants et de coûts importants. Les systèmes radar permettent de détecter la présence d’un objet et d’estimer la position de celui-ci mais l’objet à détecter doit présenter certaines propriétés physiques particulières. L’objet à détecter doit réfléchir les ondes électromagnétiques, ce qui n’est pas toujours le cas. Il est également connu d’utiliser une ou plusieurs caméras pour identifier un objet dans une scène optique. Par exemple, en exploitant des méthodes de stéréovision comparant deux images d’un même objet prises par deux caméras, il est possible d’obtenir une information sur la position d’un objet. Néanmoins, ces méthodes requièrent l’utilisation de plusieurs cameras simultanément, ce qui implique un encombrement et des coûts importants. De surcroît, les estimations produites par ces méthodes dans le cas d’objets lointains ne sont pas d’une précision satisfaisante. Par ailleurs, les solutions connues pour identifier un objet à partir d’une ou plusieurs caméras exploitent les informations visuelles liées à l’objet. À titre indicatif, des méthodes existantes s’appuient sur la mesure de la taille de l’objet, tandis que d’autres reposent sur l’extraction de points caractéristiques liés à l’objet. Les solutions existantes nécessitent ainsi que l’objet soit représenté sur plusieurs pixels dans les images utilisées. Dans le cas d’objets lointains, ces solutions ne permettent pas d’identifier un objet précisément et ne sont pas satisfaisantes. De plus, la précision de ces solutions est sensiblement dégradée par les effets de l’atténuation atmosphériques, importants pour des objets lointains. Il existe par conséquent un besoin pour une solution permettant d’identifier avec précision un objet dans une scène optique, et ce même pour un objet lointain. La présente invention a pour objectif de remédier à tout ou partie des inconvénients de l’art antérieur, notamment ceux exposés précédemment. À cet effet, selon un aspect de l’invention, il est proposé un procédé de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images, ledit procédé comprenant des étapes de : obtention d’une séquence d’une ou plusieurs images acquises par au moins une caméra ; et détermination par un module classificateur-localisateur à partir de la séquence d’images obtenue de : au moins une classe attribuée audit au moins un objet, ladite au moins classe attribuée étant sélectionnée parmi une liste de classes attribuables ; et au moins une position estimée dudit au moins un objet. Le module classificateur-localisateur utilisé est configuré à partir d’au moins une séquence d’images de référence pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets dans ladite au moins une séquence de référence. Par « image», il est fait référence ici à un ensemble de données informatiques représentatif d’une scène optique. Par « position d’un objet », il est fait référence ici à une position absolue ou relative d’un objet présent sur une image. Il est entendu par position absolue, une position définie par rapport au référentiel terrestre (e.g. des coordonnées géographiques). Dans le contexte de l’invention, une position relative est une position définie par rapport à une position d’observateur (e.g. une distance entre l’objet et une caméra) ou par rapport à une position précédente de l’objet lui-même (e.g. un déplacement de l’objet, une vitesse). Il convient de noter que, selon un mode de réalisation, le procédé proposé détermine une position absolue d’un objet à partir de la séquence d’images obtenue et de la position (e.g. coordonnées géographiques) du dispositif mettant en œuvre le procédé. Par « fonction de perte», il est fait référence ici à une fonction à minimiser lors de la configuration d’un module ou de ses paramètres. Par « séquence de référence », il est fait référence ici à des séquences d’images utilisées pour configurer le module classificateur-localisateur. Plus généralement, l’expression « données de référence » est également ci-après pour faire référence à des données utilisées pour configurer le module classificateur-localisateur. La présente invention permet d’identifier avec précision un ou plusieurs objets dans une scène optique, et ce même dans le cas où les objets sont lointains. Plus particulièrement, la présente invention permet cette identification précise en attribuant avec fiabilité une classe à un objet présent dans une séquence d’images et en localisant avec précision cet objet. En outre, le module classificateur-localisateur est configuré pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs représentative à la fois d’un objectif de classification d’un ou plusieurs objets dans une séquence d’images et d’un objectif de localisation de ces objets. La présente invention met ainsi en œuvre une optimisation conjointe des tâches de classification et de localisation, deux tâches intrinsèquement liées. Dans un mode de réalisation, il peut ainsi considéré que les tâches de classification et de localisation sont apprises en parallèle par le module classificateur-localisateur à partir de séquences de référence lors de sa configuration. Les informations visuelles liées à un objet – par exemple, la taille, la forme, le déplacement, etc. – sont exploitées par le module classificateur-localisateur pour réaliser en parallèle ces deux tâches de classification et de localisation. En conséquence de l’optimisation conjointe et parallèle décrite ici, la présente invention permet, de manière synergique, d’améliorer à la fois la fiabilité de la classe attribuée à un objet et la précision de la position estimée d’un objet. Selon un mode de réalisation de l’invention, le module classificateur-localisateur est configuré par un procédé de configuration conforme à l’invention. Selon un mode de réalisation de l’invention, ladite au moins une position estimée comprend une position estimée de l’objet pour chacune des images de ladite séquence. Ce mode de réalisation particulier permet d’améliorer la précision de localisation d’un objet présent dans une scène optique, une position de l’objet étant estimée pour chacune des images d’une séquence. En particulier, si les instants d’acquisition des images d’une séquence sont différents, ce mode de réalisation permet d’obtenir une localisation précise dans le temps d’un objet de la séquence, et ainsi de suivre le déplacement de cet objet au cours du temps. Selon un mode de réalisation de l’invention, ladite étape de détermination du procédé de classification et de localisation comprend des sous-étapes de : détermination de données encodées par un encodeur à partir de la séquence d’images obtenue ; détermination de ladite au moins une classe attribuée par un classificateur à partir des données encodées ; et détermination de ladite au moins une position estimée par un localisateur à partir des données encodées. Ce mode de réalisation de l’invention présente les avantages suivants. Une représentation intermédiaire multidimensionnelle de la scène optique est obtenue dans le présent mode de réalisation : lesdites données encodées. Les données encodées étant fournies en entrée de la du classificateur et du localisateur, les deux tâches réalisées exploitent une même représentation intermédiaire. Cette utilisation d’une représentation intermédiaire commune aux tâches de classification et de localisation permet de renforcer l’effet de synergie lié à l’optimisation conjointe et parallèle de ces deux tâches. En combinaison avec l’optimisation multi-objectif susmentionnée, la représentation intermédiaire est à la fois représentative de caractéristiques visuelles d’un objet nécessaires à la classification et de caractéristiques visuelles de cet objet nécessaires à la localisation. Ainsi, le classificateur, pour classer avec fiabilité un objet, tire parti des caractéristiques visuelles liées à la localisation (par exemple, la taille et la vitesse de déplacement de l’objet) ; et, corrélativement, le localisateur, pour estimer avec précision la position d’un objet, tire parti des caractéristiques visuelles liées à la classification (par exemple, la forme et l’aspect visuel de l’objet). Selon un mode de réalisation de l’invention, l’encodeur met en œuvre une ou plusieurs convolutions entre la séquence d’images obtenue et des filtres. Par « convolution », il est fait référence ici à un produit de convolution, l’opération mathématique généralement notée . Le fait de réaliser dans ce mode de réalisation des convolutions entre la séquence d’images et des filtres permet d’extraire des caractéristiques spatiales et/ou temporelles de l’objet dans la séquence d’images. L’encodeur produit selon ce mode de réalisation des données encodées représentatives de caractéristiques spatio-temporelles d’un objet. Ces données encodées constituent une représentation intermédiaire fournie en entrée du classificateur et du localisateur. Par conséquent, ce mode de réalisation permet de mettre en évidence des caractéristiques spatio-temporelles d’un objet dans une séquence d’images et ainsi d’améliorer la fiabilité de la classification et la précision de la localisation réalisées conjointement et en parallèle. Selon un mode de réalisation de l’invention, lesdites convolutions mises en œuvre l’encodeur sont des convolutions dans le domaine spatial et dans le domaine temporel. Le fait d’utiliser des convolutions à la fois dans le domaine spatial et dans le domaine temporel permet d’extraire des caractéristiques liées à l’objet dans ces deux domaines. Ce mode de réalisation permet d’obtenir à partir de la séquence d’images des informations liées à l’objet dans l’espace et dans le temps (par exemple, le déplacement d’un objet au cours du temps, la vitesse de celui-ci, la variation de forme, etc.). Selon un mode de réalisation de l’invention, ladite étape d’obtention d’une séquence d’images comprend une sous-étape d’acquisition par au moins une caméra desdites une ou plusieurs images. Par « caméra », il est fait référence ici à un dispositif permettant la transformation d’images optiques en images électroniques. Selon un mode de réalisation de l’invention, le module classificateur-localisateur, utilisé pour réaliser ladite étape de détermination du procédé, comprend un réseau de neurones. Par « réseau de neurones », il est fait référence ici à un réseau de neurones artificiels comprenant ainsi un ensemble de neurones artificiels connectés entre eux, un neurone artificiel permettant de déterminer une fonction d’activation d’entrées pondérées et combinées. Le fait d’utiliser un réseau de neurones pour mettre en œuvre le module classificateur-localisateur permet d’obtenir une classification fiable d’un objet dans une séquence d’images et une localisation précise de cet objet. En particulier, un réseau de neurones est apte à traiter des cas complexes et non-linéaires et ainsi d’obtenir des performances nettement améliorées en comparaison avec des modèles analytiques. Ce dernier point est particulièrement avantageux pour la classification et la localisation d’objets lointains, scénario dans lequel les effets de l’atténuation atmosphérique sont particulièrement importants. En combinaison avec l’optimisation multi-objectif à partir de séquences d’images de référence décrite ci-dessus, ce mode de réalisation présente l’avantage de ne pas nécessiter de connaissances a priori liées à l’environnement physique et/ou aux paramètres de la caméra. À titre indicatif, aucune connaissance du modèle physique d’atténuation atmosphérique n’est requise pour classer un objet et estimer la position de celui-ci, ce qui est un avantage majeur au regard de solutions existantes. Ce mode de réalisation permet également d’exploiter une quantité importante de connaissances implicites liées aux séquences d’images de référence. Par exemple, plus les séquences d’images de référence sont représentatives de scénarios variés, plus le réseau de neurones utilisés tire parti des connaissances liées à ces séquences de référence. En outre, le fait d’utiliser un seul réseau de neurones pour mettre en œuvre conjointement et en parallèle les deux tâches de classification et de localisation permet de simplifier la mise en œuvre pratique dans un système, par exemple dans un système embarqué tel qu’un drone ou une voiture autonome. En effet, en exploitant un seul réseau de neurones pour ces deux tâches, les contraintes matérielles et logicielles d’implémentation (e.g. taille de la mémoire, capacité de calcul nécessaire, etc.) sont relâchées, tout en permettant la mise en œuvre d’une classification fiable d’une localisation précise. Dans le cas où un réseau de neurones à propagation avant est exploité, le réseau est un approximateur universel et est ainsi en mesure d’approximer toute fonction continue sur des sous-ensemble compacts de l’ensemble des réels, sous condition que celui-ci comporte suffisamment de neurones. Exploiter un réseau de neurones permet ainsi de mettre en œuvre des fonctions variées de traitement et d’analyse d’images. Selon un mode de réalisation de l’invention, lesdites une ou plusieurs images de la séquence obtenue sont consécutives. En outre, l’étape d’obtention de la séquence d’images comprend une sous-étape de recadrage desdites une ou plusieurs images acquises, un desdits objets étant centré sur une image déterminée (i.e. une certaine image) de la séquence. Par « images consécutives », il est fait référence ici à des images consécutives dans le temps, et ainsi à des images dont les instants d’acquisition se suivent chronologiquement dans le temps. L’opération de recadrage réalisée dans ce mode de réalisation a pour effet de fournir, en entrée du module classificateur-localisateur, une information sur le déplacement d’un objet au sein de la séquence d’images. Puisque les images sont successives dans le temps, le déplacement relatif d’un objet au sein de la séquence est représentatif de la vitesse de cet objet. Ainsi, l’information de déplacement d’un objet est mise en évidence par cette opération de recadrage puis exploitée par le module classificateur-localisateur pour améliorer la fiabilité de la classification et la précision de la localisation. De plus, l’opération de recadrage permet également de réduire la taille des images traitées par le procédé, tout en conservant la partie utile des images comprenant un objet à identifier et localiser. Avec une taille d’image réduite, et sans perte d’informations utiles, la mise en œuvre dans un système pratique des tâches de classification et de localisation est simplifiée sur le plan matériel et logiciel, sans dégradation de performances. En comparaison des méthodes existantes de classification automatique d’un objet dans une ou plusieurs images, la présente invention permet en outre d’améliorer la fiabilité de classification d’un objet. En effet, les méthodes existantes sont davantage adaptées pour classifier un objet sur une seule image et ne peuvent exploiter d’information relative au déplacement d’un objet dans le temps. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un procédé de configuration d’un module classificateur-localisateur d’objets dans des séquences d’images, ledit procédé comprenant une étape d’initialisation du module classificateur-localisateur (notamment de ses paramètres) ; et au moins une itération des étapes de : détermination par le module classificateur-localisateur à partir d’au moins une séquence d’images de référence de : au moins une classe attribuée à au moins un objet dans ladite au moins une séquence de référence, ladite au moins une classe attribuée étant sélectionnée parmi une liste de classes ; et au moins une position estimée dudit au moins un objet ; évaluation d’une fonction de perte multi-objectifs sur la base de ladite au moins une classe attribuée, de ladite au moins une position estimée, d’au moins une classe et d’au moins une position connues d’au moins un objet dans ladite au moins une séquence de référence, la fonction de perte multi-objectifs étant représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets ; reconfiguration du module classificateur-localisateur pour minimiser la fonction de perte multi-objectifs. La présente invention permet de configurer un module classificateur-localisateur permettant de mettre en œuvre une classification fiable d’un ou plusieurs objets dans une séquence d’images et une localisation précise desdits objets. Le module classificateur-localisateur utilisé est configuré pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs représentative à la fois d’un objectif de classification d’un ou plusieurs objets dans des séquences d’images de référence et d’un objectif de localisation de ces objets. La présente invention propose ainsi de configurer un module qui optimise conjointement la classification et la localisation. Ces deux tâches étant intrinsèquement liées, l’optimisation conjointe et parallèle proposée présente un effet de synergie, tel que décrit ci-après. En comparaison de modules distincts configurés de manière indépendante pour optimiser la classification et la localisation, le module classificateur-localisateur configuré par la présente invention permet de mettre en œuvre à la fois une classification plus fiable et une localisation plus précise. Selon un mode de réalisation de l’invention, ladite étape d’évaluation de la fonction de perte multi-objectifs comprend des sous-étapes de : évaluation d’une fonction de perte de classification à partir de ladite au moins une classe attribuée et d’au moins une classe connue associée audit au moins un objet de ladite au moins une séquence d’images de référence ; évaluation d’une fonction de perte de localisation à partir de ladite au moins une position estimée et d’au moins une position connue associée audit au moins un objet de ladite au moins une séquence d’images de référence ; et évaluation de la fonction de perte multi-objectifs à partir du résultat de la fonction de perte de classification et du résultat de la fonction de perte de localisation. La fonction de perte est dite multi-objectifs car celle-ci est représentatif à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation. Ce mode de réalisation permet d’évaluer d’une part la fiabilité des classes attribuées et d’autre part la précision des positions estimées, et d’en déduire une fonction de perte commune à ces deux tâches. Ainsi, ce mode de réalisation permet d’évaluer indépendamment l’objectif de classification et l’objectif de localisation, tout en garantissant que le module classificateur-localisateur optimise conjointement ces deux objectifs. Selon un mode de réalisation de l’invention, la fonction de perte multi-objectifs est définie sur la base d’une somme pondérée de la fonction de perte de classification et de la fonction de perte de localisation, les coefficients de pondération étant des coefficients non-nuls. Le fait d’utiliser une somme pondérée permet d’ajuster l’importance donnée par la fonction de perte multi-objectifs à l’un des deux objectifs de classification et de localisation par rapport à l’autre. Ce mode de réalisation permet de privilégier, ou non, un objectif par rapport à l’autre. Toutefois, la fonction de perte multi-objectifs étant représentative de ces deux objectifs, les coefficients de pondération sont des nombres non-nuls. En outre, ce mode de réalisation permet d’adapter la fonction de perte multi-objectifs aux cas où la fonction de perte de classification et la fonction de perte de localisation produisent des valeurs de sorties avec des ordres de grandeur différents. Selon un mode de réalisation, la fonction de perte de classification est évaluée en utilisant l’expression : où est la fonction de perte de classification, est le nombre de classes attribuables de ladite liste de classes, est un indicateur binaire égal à si pour un dit objet la classe de ladite liste de classes est différente de la classe connue dudit objet et égal à 1 sinon, et avec une probabilité déterminée par le module classificateur-localisateur que ledit objet appartiennent à la classe . Selon un mode de réalisation, la fonction de perte de localisation est évaluée en utilisant l’expression : où est la fonction de perte de localisation, est le nombre d’images de ladite au moins une séquence de référence avec et un indicateur binaire égal à 1 si un dit objet est présent dans une image d’indice de ladite au moins une séquence de référence et égale à 0 sinon, avec la position estimée dudit objet déterminée par le module classificateur-localisateur pour l’image d’indice , et avec la position connue dudit objet pour l’image d’indice . Selon un mode de réalisation de l’invention, ladite étape de reconfiguration du module classificateur-localisateur est réalisée en utilisant un algorithme de descente de gradient à partir du résultat de la fonction de perte multi-objectifs obtenu à ladite étape d’évaluation. Dans ce mode de réalisation, un algorithme de descente de gradient permet de reconfigurer le module classificateur-localisateur, notamment ses paramètres, afin de minimiser la fonction de perte multi-objectifs. Ce mode de réalisation permet de configurer le module classificateur-localisateur sur la base de données de référence et ainsi de mettre en œuvre une classification fiable d’un objet dans une séquence d’images et une localisation précise de celui-ci. Selon un mode de réalisation, le module classificateur-localisateur comprend un réseau de neurones et un algorithme de descente de gradient est utilisé pour la reconfiguration – dans ce cas, il est fait référence à une méthode de rétro-propagation de gradient. Ce mode de réalisation permet d’entraîner le réseau de neurones sur la base de données de référence afin de minimiser la fonction de perte multi-objectifs et ainsi d’obtenir un module classificateur-localisateur mettant en œuvre une classification fiable d’un objet dans une séquence d’images et une localisation précise de celui-ci. À titre d’exemple, l’étape de reconfiguration consiste à mettre à jour les paramètres du réseau, tels que les poids de chaque neurone du réseau. La méthode de rétro-propagation du gradient vise à corriger les erreurs selon l'importance de la contribution de chaque élément à celles-ci. Les poids contribuant le plus à une erreur seront modifiés de manière plus importante que les poids provoquant une erreur marginale. Selon un mode de réalisation de l’invention, ladite au moins une séquence d’images de référence comprend au moins un des éléments du groupe suivant : une ou plusieurs images acquises par au moins une caméra ; et une ou plusieurs images synthétisées. Par « synthétisées », il est fait référence ici à des images générées par ordinateur. Ce mode de réalisation permet d’obtenir des données de référence permettant de configurer le module classificateur-localisateur. Le mode de réalisation, où les images de référence sont acquises par au moins une caméra, permet entre autre d’acquérir des images de référence représentatives de conditions réelles observées. De cette manière, le module classificateur-localisateur obtenu est efficace en conditions réelles. Le mode de réalisation selon lequel des images de référence sont synthétisées permet d’augmenter le volume de données de référence utilisées pour configurer le module classificateur-localisateur. Générer par ordinateur des images de référence permet en outre de constituer des données de référence représentatives de scénarios variés, par exemples différentes niveaux d’atténuation atmosphérique, différentes conditions météorologiques. Par conséquent, cela permet de configurer un module classificateur-localisateur qui minimise une fonction de perte multi-objectifs pour des scénarios variés et nombreux. Lorsque les deux derniers modes de réalisation sont pris en combinaison, cela permet d’obtenir un nombre important de séquences d’images de référence représentatives à la fois de conditions réelles observées et de scénarios variées. Ainsi, u un module classificateur-localisateur configuré à partir de telles données de référence mettra en œuvre une classification plus fiable et une localisation plus précise. Selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé de configuration d’un module classificateur-localisateur comprend plusieurs itérations desdites étapes de détermination, d’évaluation de la fonction de perte multi-objectifs, et de reconfiguration du module classificateur-localisateur. Le fait de réaliser plusieurs itérations desdites étapes de détermination, d’évaluation et de reconfiguration permet d’améliorer successivement, au fur et à mesure des itérations, le module classificateur-localisateur pour minimiser la fonction de perte multi-objectifs. Typiquement, plus le nombre d’itérations est important, plus le module classificateur-localisateur utilisé minimisera la fonction de perte multi-objectifs. Par conséquent, ce mode de réalisation permet d’améliorer la fiabilité de classification et la précision de localisation mise en œuvre par le module classificateur-localisateur. Considérons ici le mode de réalisation selon lequel plusieurs dites itérations sont réalisées et un algorithme de descente de gradient est utilisée pour reconfigurer le module classificateur-localisateur. Il est avantageux de réaliser plusieurs itérations sur des portions des données de référence, plutôt qu’une seule itération sur l’ensemble des données de référence. En effet, cela permet d'améliorer, au fur et à mesure des itérations, la convergence vers un module classificateur-localisateur qui minimise la fonction de perte multi-objectifs. Ce mode de réalisation permet en outre de nécessiter moins de ressources matérielles et logicielles – en termes de taille mémoire, et ressources de traitement, etc. – pour configurer le module classificateur-localisateur. Ainsi, la complexité de mise en œuvre sur le plan matériel et logiciel du procédé de détermination est simplifiée par ce de mode de réalisation. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images, ledit dispositif comprenant : un module d’obtention pour obtenir une séquence d’une ou plusieurs images acquises par au moins une caméra ; et un module classificateur-localisateur pour déterminer à partir de la séquence d’images obtenue : au moins une classe attribuée audit au moins un objet, ladite au moins classe attribuée étant sélectionné parmi une liste de classes ; et au moins une position estimée dudit au moins un objet. Ledit module classificateur-localisateur est configuré à partir d’au moins une séquence d’images de référence pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets dans ladite au moins une séquence d’images de référence. Le dispositif de classification et de localisation selon ce mode de réalisation dispose des avantages décrit ci-dessus en lien avec le procédé de classification et de localisation de proposé. Selon un mode de réalisation de l’invention, ledit module classificateur-localisateur utilisé par le dispositif est configuré par un procédé de configuration conforme à l’invention. Ce mode de réalisation permet de tirer parti au sein du dispositif de classification et de localisation des avantages précédemment cités en lien avec le procédé de de configuration proposé. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un système comprenant un dispositif dispositif de classification et de localisation conforme à l’invention et au moins une caméra configurée pour acquérir lesdites une ou plusieurs images de la séquence. L’avantage de ce mode de réalisation est de pouvoir au sein d’un système pratique réaliser conjointement les deux tâches de classification et de localisation avec un unique dispositif. Ce mode de réalisation permet une mise en œuvre pratique efficace d’un système de surveillance ou de navigation, la classification d’objets dans une scène optique et la localisation de ces objets étant des tâches critiques pour ces types de systèmes. Selon un mode de réalisation, le système proposé comprend une unique caméra. Ce mode de réalisation permet de ne nécessiter qu’une unique caméra pour réaliser à la fois la classification et la localisation d’un objet dans une scène optique, ce qui est avantageux au regard de solutions existantes. De plus, une caméra est un équipement communément intégré dans les systèmes embarqués, une caméra étant peu coûteuse, et peu encombrante. Ainsi, une classification fiable et une localisation précise d’un objet dans une scène optique sont, selon ce mode de réalisation, mises en œuvre de manière économe et peu encombrante dans un système pratique, tel qu’un système embarqué. Selon un mode de réalisation, le système proposé comprend une pluralité de caméras. Ce mode de réalisation, en utilisant une pluralité de caméras, permet d’étendre le champ de vision total du système proposé. Ce mode de réalisation permet ainsi de classifier et de localiser des objets dans une zone géographique plus large. Selon un mode de réalisation, ledit système est un système de surveillance, ou un système de navigation. Selon un mode de réalisation, le système proposé est embarqué (i.e. intégré) à un véhicule tel qu’un aéronef, un navire, un véhicule ferroviaire, un véhicule routier, etc. Selon un autre aspect de l’invention, il est proposé un aéronef comprenant un système conforme à l’invention. Selon un aspect de l’invention, il est proposé un programme d’ordinateur des instructions pour la mise en œuvre des étapes d’un procédé conforme à l’invention, lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur ou un ordinateur. Le programme d’ordinateur peut être formé d’une ou plusieurs sous-parties stockées dans une même mémoire ou dans des mémoires distinctes. Le programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un aspect de l’invention, il est proposé un support d’informations lisible par ordinateur comprenant un programme d’ordinateur conforme à l’invention. Le support d’informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une mémoire non-volatile ou ROM, par exemple un CD-ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette ou un disque dur. D'autre part, le support de stockage peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par un réseau de télécommunication ou par un réseau informatique ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau informatique. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description fournie ci-après de modes de réalisation de l’invention. Ces modes de réalisation sont donnés à titre d’exemple illustratif et sont dépourvus de tout caractère limitatif. La description fournie ci-après est illustrée par les dessins ci- joints : La représente schématiquement un exemple de dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention ; La représente schématiquement un exemple d’une séquence d’images obtenue et traitée par un dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention ; La représente schématiquement un exemple d’architecture fonctionnelle d’un dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention ; La représente, sous forme d’ordinogramme, des étapes d’un procédé de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention ; La représente, sous forme d’ordinogramme, des étapes d’un procédé de configuration d’un module classificateur-localisateur pour mettre en œuvre une classification et une localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention ; La représente schématiquement un exemple d’architecture fonctionnelle d’un dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention ; La représente schématiquement un exemple d’architecture logicielle et matérielle d’un système de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention ; La représente schématiquement un exemple d’architecture fonctionnelle d’un dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention. La présente invention concerne un procédé et un dispositif de classification et de localisation d’objets dans une séquence d’images, et un procédé de configuration d’un module classificateur-localisateur d’objets dans des séquences d’images, ainsi qu’un système, un programme d’ordinateur et un support d’information associés. La représente schématiquement un exemple de dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention. Tel qu’illustré par la , le dispositif APP de classification et de localisation est configurée pour recevoir en entrée une séquence d’images IMG_SEQ et produire en sortie une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ à un objet OBJ ainsi qu’une position estimée EST_POS_OBJ de l’objet OBJ. La séquence d’images IMG_SEQ comprend typiquement une pluralité d’images IMG_1, …, IMG_N. Les images IMG_1, …, IMG_N sont acquises par une caméra CAM et sont composées d’une pluralité de pixels. Par exemple, les pixels d’une image IMG_1 sont encodés sur un ou plusieurs bits : un bit par pixel dans le cas d’une image monochrome, 8 bits par pixel pour disposer de 256 couleurs, etc. La caméra CAM est reliée au dispositif APP de telle sorte que la caméra CAM peut transmettre la séquence d’images IMG_SEQ au dispositif APP. Les images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ sont représentatives d’une scène optique comprenant l’objet matériel OBJ. À titre d’exemple, l’objet OBJ peut être un véhicule, un aéronef, un piéton, une maison, etc. Il convient de noter que l’objet OBJ peut être en mouvement ou pas. La classe attribuée ATR_CLAS_OBJ à l’objet OBJ est sélectionnée parmi une liste finie de classes attribuables, telle qu’une liste de modèles d’aéronefs, de types de véhicules, de catégories d’objets, etc. Le dispositif APP produit à partir de la séquence IMG_SEQ une estimation EST_POS_OBJ de la position POS_OBJ de l’objet OBJ. La position POS_OBJ de l’objet OBJ est soit une position absolue soit une position relative. Si la position POS_OBJ est absolue, alors elle désigne une position définie par rapport à un référentiel terrestre. Il convient de noter que, selon un mode de réalisation, le dispositif APP détermine une position absolue de l’objet OBJ à partir de la séquence IMG_SEQ et de la position (e.g. coordonnées géographiques) du dispositif APP. Selon une variante de réalisation, la position POS_OBJ absolue peut correspondre à des coordonnées géographiques de l’objet matériel OBJ de telle sorte que la position POS_OBJ de l’objet OBJ comprenne une ou plusieurs coordonnées de l’ensemble suivant : la latitude, la longitude ; et l’altitude. Selon un mode de réalisation, la position POS_OBJ de l’objet est une position relative définie par rapport à une position d’observateur POS_OBS. La position POS_OBJ comprend, dans un mode de réalisation, une ou plusieurs coordonnées de l’ensemble suivant : un azimut, une hauteur, et une distance définis par rapport à la position d’observateur POS_OBS. Selon une variante de réalisation, et tel qu’illustré par la , la position estimée EST_POS_OBJ est une estimation de la distance DIST_OBJ entre la position d’observateur POS_OBS et l’objet OBJ. Typiquement, la distance DIST_OBJ désigne la distance entre l’objet matériel OBJ et la caméra CAM réalisant les acquisitions de la séquence d’images IMG_SEQ. Selon un mode de réalisation, la position POS_OBJ de l’objet OBJ est une position relative définie par rapport à une position précédente de l’objet OBJ. Dans ce mode de réalisation, la position estimée EST_POS_OBJ par le dispositif APP correspond ainsi à un déplacement de l’objet matériel OBJ, et comprend par exemple un ou plusieurs coordonnées parmi : un déplacement longitudinal, un déplacement latéral, et un déplacement vertical. Selon une variante de réalisation, le dispositif APP produit une estimation EST_POS_OBJ relative au déplacement de l’objet OBJ entre deux images IMG_1, IMG_2 de la séquence IMG_SEQ, et/ou produit une estimation de la vitesse de l’objet OBJ. La caméra CAM est un dispositif d’acquisition d’images IMG_SEQ, permettant de transformer des images optiques en images numériques. Pour ce faire, la caméra CAM comprend un capteur de rayonnements électromagnétiques, rayonnements dont les longueurs d’onde appartiennent au spectre de la lumière visible. Selon un mode de réalisation de l’invention, la caméra CAM comprend un capteur de rayonnements électromagnétiques dont les longueurs d’ondes sont situées au-delà du spectre de la lumière visible, tel qu’un capteur infra-rouge. La caméra CAM peut selon ce mode de réalisation acquérir des images IMG_SEQ dans le domaine de l’infra-rouge. Bien évidemment, aucune limitation n'est attachée à la nature de l’interface de communication entre le dispositif APP et la caméra CAM, qui peut être filaire ou non filaire, et peut mettre en œuvre tout protocole connu de l'homme du métier (Internet, IP, Ethernet, Wi-Fi, Bluetooth, 3G, 4G, 5G, 6G, etc.). En outre, aucune limitation n’est attachée au format des images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ, qui peut mettre en œuvre tout encodage connu de l’homme du métier (JPG, PNG, TIFF, etc.). La représente schématiquement un exemple de séquence d’images obtenues par un dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention. Tel qu’illustré par la , la séquence d’images IMG_SEQ comprend une ou plusieurs images IMG_1, …, IMG_N. Typiquement, la séquence d’images IMG_SEQ comprend une pluralité d’images IMG_1, …, IMG_N. Selon un mode de réalisation, les images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ sont représentatives d’une scène optique comprenant un objet OBJ en mouvement. Selon un mode de réalisation, les images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ sont consécutives dans le temps, c’est-à-dire que les instants d’acquisition respectifs des images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ se suivent dans le temps. La première image IMG_1 correspond ainsi à l’image la plus ancienne, tandis que la dernière image IMG_N correspond à l’image la plus récente. Selon un mode de réalisation, le dispositif APP de classification et de localisation réalise une opération de recadrage des images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ de telle sorte que l’objet OBJ soit centré dans la première image IMG_1. Les coordonnées de recadrage restent fixes pour toutes les images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ. Comme le montre la , l’opération de recadrage permet de représenter de manière visuelle et de mettre en évidence une information de déplacement de l’objet OBJ au sein de la séquence d’images IMG_SEQ et au cours du temps. Selon un mode de réalisation de l’invention, la séquence d’images IMG_SEQ comprend une pluralité d’images IMG_1, …, IMG_N acquises par une pluralité de caméras CAM. Selon un mode de réalisation, la séquence d’images SEQ_IMG est représentative d’une scène optique comprenant une pluralité d’objets matériels OBJ. Par ailleurs, selon un mode de réalisation, la séquence d’images SEQ_IMG est représentative d’une pluralité de scènes optiques. Selon le mode de réalisation décrit ci-dessus, le dispositif APP utilisent des images IMG_SEQ acquises par une pluralité de caméras CAM. Il convient alors de mentionner que, selon ce mode de réalisation, les champs de vision des différentes caméras CAM sont distincts. De la sorte, un objet OBJ d’intérêt présent dans le champ de vision d’une première caméra sera ensuite observé par une deuxième caméra lorsque l’objet OBJ sort du champ de vision de la première caméra. Par ailleurs, selon ce mode de réalisation, les différentes caméras CAM disposent d’optiques identiques. Ce mode de réalisation permet ainsi d’élargir le champ de vision du dispositif APP proposée et, ainsi, permet de classifier et de localiser des objets OBJ dans une zone géographique plus large. En outre, selon une variante de l’invention, le dispositif APP met en œuvre une classification et une localisation de plusieurs objets OBJ à partir d’une séquence IMG_SEQ, au moins une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ aux objets OBJ et au moins une position estimée EST_POS_OBJ des objets OBJ étant fournies en sortie par le dispositif APP. La représente schématiquement un exemple d’architecture fonctionnelle d’un dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention. Tel qu’illustré par la , le dispositif APP reçoit en entrée une séquence IMG_SEQ d’images IMG_1, …, IMG_N. Le dispositif APP détermine, à partir de la séquence IMG_SEQ, une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ à l’objet et une position estimée EST_POS_OBJ de l’objet OBJ. Les sorties ATR_CLAS_OBJ, EST_POS_OBJ du dispositif APP sont déterminées par un module classificateur-localisateur X_NN sur la base de la séquence IMG_SEQ. La manière de configurer le module classificateur-localisateur X_NN (i.e. ses paramètres) pour obtenir une classification fiable et une localisation précise est décrite plus en détails ci-après et illustrée par la . Selon un mode de réalisation, l’étape de détermination réalisée par le module classificateur-localisateur X_NN comprend les opérations suivantes. La séquence d’images IMG_SEQ est fournie en entrée d’un encodeur CNN permettant de produire en sortie des données encodées LS_DATA. Les données encodées LS_DATA sont d’une part fournies en entrée d’un classificateur CLA_NN et d’autre part d’un localisateur LOC_NN. Le classificateur CLA_NN produit en sortie une classe attribué ATR_CLA_OBJ à l’objet OBJ, tandis que le localisateur LOC_NN produit en sortie une position estimée EST_POS_OBJ. Les données encodées LS_DATA constituent ainsi une représentation intermédiaire multidimensionnelle de la séquence IMG_SEQ commune aux tâches de classification et de localisation. Selon un mode de réalisation, le module classificateur-localisateur X_NN comprend une fonction paramétrée. Plus particulièrement, le module classificateur-localisateur X_NN comprend, selon une variante, un algorithme d’apprentissage automatique, tel qu’une machine à vecteur de support, un réseau bayésien, etc. Selon une variante de réalisation de l’invention, le module classificateur-localisateur X_NN comprend (i.e. est mis en œuvre par) un réseau de neurones. De manière générale, un réseau de neurones comprend une ou plusieurs couches de neurones artificiels connectés entre eux. Un neurone artificiel réalise les opérations suivantes. Un neurone prend en entrée une ou plusieurs valeurs et pondère ces entrées par des coefficients appelés poids. Le neurone combine les entrées pondérées ainsi qu’un biais, typiquement cette opération de combinaison est une somme, ou une norme. Cette combinaison est ensuite fournie en entrée d’une fonction d’activation. Des exemples de fonctions d’activation couramment utilisées sont les fonctions sigmoïde, ReLU (acronyme de l’expression anglo-saxonne « Rectified Linear Unit »), tangente hyperbolique. Finalement, la sortie du neurone artificiel est le résultat de la fonction d’activation. Dans le contexte d’un réseau de neurones, les paramètres d’un réseau de neurones comprennent un ensemble variés de paramètres, tels que les poids, les biais, et les fonctions d’activations utilisés pour les différents neurones du réseau X_NN. Ces paramètres permettent ainsi d’optimiser le réseau de neurones X_NN pour mettre en œuvre une classification fiable et une localisation précise. Les types de réseaux de neurones capables de mettre en œuvre un module classificateur-localisateur X_NN conforme à l’invention sont variés. Il convient notamment de citer, de manière non limitative, les perceptrons multicouches, les réseaux de neurones à convolution ou convolutifs, les réseaux de neurones récurrents, etc. Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation de l’invention, le réseau de neurones X_NN comprend : un réseau de neurones convolutif CNN ; un réseau de neurones de classification CLA_NN ; et un réseau de neurones de localisation LOC_NN. Dans ce mode de réalisation particulier, l’encodeur comprend le réseau de neurones convolutif CNN tel que décrite ci-dessus permettant de déterminer des données encodées LS_DATA à partir de la séquence IMG_SEQ. Le classificateur comprend le réseau de neurones de classification CLA_NN et produit à partir des données encodées LS_DATA une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ. Le localisateur comprend le réseau de neurones de localisation LOC_NN et permet d’estimer la position EST_POS_OBJ à partir des données encodées LS_DATA. Un exemple plus détaillé de mise en œuvre du module classificateur-localisateur X_NN par un réseau de neurones est fourni ci-après et illustré par la . Il est important de noter ici que, dans ce mode de réalisation, le réseau de neurones X_NN est déterminé de manière globale pour minimiser la fonction de perte multi-objectifs F_LOSS représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation. Les réseaux de neurones CNN, CLA_NN et LOC_NN sont ainsi conjointement déterminés pour minimiser la fonction de perte F_LOSS, et non de manière indépendante. Dans un mode de réalisation, il peut être considéré que les tâches de classification et de localisation mises en œuvre par le module X_NN sont apprises en parallèle. La représente, sous forme d’ordinogramme, des étapes d’un procédé de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention. Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé de classification et de localisation comprend les étapes suivantes et est mis en œuvre par un dispositif APP. Dans la présente description, les signes de référence des étapes liées au procédé de classification et de localisation débutent par S2. À l’étape S210, une séquence IMG_SEQ d’une ou plusieurs images IMG_1, …, IMG_N acquises par au moins une caméra CAM est obtenue par le dispositif APP. À l’étape S220, le dispositif APP fournit la séquence d’images IMG_SEQ obtenue en entrée d’un module classificateur-localisateur X_NN qui détermine ainsi : au moins une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ audit au moins un objet OBJ, ladite au moins classe attribuée ATR_CLAS_OBJ étant sélectionnée parmi une liste de classes attribuables ; et au moins une position estimée EST_POS_OBJ dudit au moins un objet OBJ. Le module classificateur-localisateur X_NN est configuré à partir de séquences d’images de référence pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets dans les séquences de référence. Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation particulier, l’étape S210 d’obtention du procédé décrit ci-dessus comprend au moins une des sous-étapes suivantes. À la sous-étape S211, le dispositif APP réalise une acquisition par au moins une caméra desdites une ou plusieurs images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ. Par exemple, le dispositif APP commande une caméra CAM pour acquérir les images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ. En particulier, les images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ peuvent être acquises par une caméra CAM avec un pas de temps fixe entre les différents instants d’acquisition. À la sous-étape S212, les images IMG_1, …, IMG_N sont recadrées par le dispositif APP pour centrer un objet OBJ dans une image déterminée IMG_1 de la séquence IMG_SEQ. Selon un mode de réalisation, et tel qu’illustré par la , l’objet OBJ est centré sur la première image IMG_1 de la séquence IMG_SEQ. Dans ce mode de réalisation, les images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ sont consécutives dans le temps. Les instants d’acquisition respectifs des images IMG_1, …, IMG_N se suivent dans le temps. En outre, les coordonnées du recadrage restent fixes pour toutes les images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ, ce qui permet de représenter le déplacement de l’objet OBJ durant la séquence. L’opération de recadrage permet de réduire la taille des images traitées et ainsi de réduire la complexité de mise en œuvre du procédé, tout en conservant l’information liée au déplacement de l’objet OBJ au sein de la séquence d’images IMG_SEQ. Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation particulier, l’étape S220 de détermination du procédé décrit ci-dessus comprend les sous-étapes suivantes. À l’étape S221, le dispositif APP détermine des données encodées LS_DATA. Les données encodées LS_DATA sont produites par l’encodeur CNN prenant en entrée la séquence d’images IMG_SEQ. À l’étape S222, le dispositif APP fournit en entrée d’un classificateur CLA_NN les données encodées LS_DATA qui produit en sortie ladite au moins une classe ATR_CLAS_OBJ. À l’étape S223, ladite au moins une position estimée EST_POS_OBJ est produite par un localisateur LOC_NN du dispositif APP prenant en entrée les données encodées LS_DATA. Il convient de noter que l’ordre des étapes S222 et S223 décrit ici est nullement limitatif. Les étapes S222 et S223 peuvent être réalisées simultanément (i.e. en parallèle), l’une avant l’autre ou inversement. Les données encodées LS_DATA permettent d’obtenir une représentation intermédiaire multidimensionnelle commune aux deux tâches de classification et de localisation et représentative de caractéristiques spatio-temporelles de l’objet OBJ dans la séquence d’images IMG_SEQ. La représente, sous forme d’ordinogramme, des étapes d’un procédé de configuration d’un module classificateur-localisateur pour mettre en œuvre une classification et une localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention. Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé de de configuration proposé comprend les étapes suivantes. Dans la présente description, les signes de référence des étapes liées au procédé de configuration débutent par S1. À l’étape S120, le module classificateur-localisateur X_NN permettant de mettre en œuvre la classification et la localisation d’objets OBJ dans des séquences d’images IMG_SEQ est initialisé (e.g. ses paramètres). Dans le mode de réalisation où le module classificateur-localisateur X_NN comprend un réseau de neurones, les poids du réseau de neurones sont, par exemple, initialisés de manière aléatoire. À l’étape S130, une séquence d’images de référence TR_DATA est fournie en entrée du module classificateur-localisateur X_NN pour déterminer : une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ à l’objet OBJ parmi une liste de classes attribuables ; et au moins une position estimée EST_POS_OBJ de l’objet OBJ. Selon une variante de réalisation, l’étape S130 comprend des sous-étapes analogues aux étapes S221, S222 et S223 décrites ci-dessus. Selon un mode de réalisation particulier, le module classificateur-localisateur X_NN produit, pour une séquence d’images de référence TR_DATA en entrée, un ensemble de valeurs PP_CLAS_1, …, PP_CLAS_M et un ensemble de positions estimées EST_POS_OBJ_1, …, EST_POS_OBJ_N. Pour chaque image IMG_1, le module classificateur-localisateur X_NN fournit une position estimée EST_POS_OBJ_1 de l’objet OBJ sur l’image IMG_1 ; et pour chaque classe de la liste des classes attribuables, le module classificateur-localisateur X_NN fournit en sortie une valeur PP_CLAS_1 représentative d’une probabilité d’appartenance de l’objet OBJ à cette classe. Selon un mode de réalisation de l’invention, plusieurs séquences d’images de référence TR_DATA sont utilisées lors des étapes S130 et S140. En outre, une séquence d’image de référence TR_DATA peut comprendre plusieurs objets matériels OBJ. À l’étape S140, une fonction de perte F_LOSS est évaluée à partir des entrées suivantes : ladite au moins une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ ; ladite au moins une position estimée EST_POS_OBJ ; au moins une classe connue d’un objet dans la séquence de référence TR_DATA ; et au moins une position connue d’un objet dans la séquence de référence TR_DATA. La fonction de perte F_LOSS multi-objectifs est représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation. Dans ce mode de réalisation, il convient de noter que des données de référence TR_DATA sont utilisées pour configurer le module classificateur-localisateur de telle sorte que la fonction de perte F_LOSS soit minimisée. À l’étape S150, le module classificateur-localisateur X_NN est reconfiguré (e.g. ses paramètres) pour minimiser la fonction de perte F_LOSS. Le résultat de l’évaluation réalisée à l’étape S140 est, selon une variante de l’invention, utilisé pour reconfigurer le module classificateur-localisateur X_NN. Selon un mode de réalisation, cette étape consiste à déterminer la valeur de paramètres du module classificateur-localisateur X_NN pour minimiser la fonction de perte F_LOSS. Selon un mode de réalisation, le procédé de détermination comprend plusieurs itérations des étapes S130, S140, et S150, ce qui permet de minimiser la fonction de perte F_LOSS au fur et à mesure des itérations, et ainsi d’améliorer les performances du module classificateur-localisateur X_NN. Typiquement, plus le nombre d’itérations est important, plus la fonction de perte F_LOSS sera minimisée. Par exemple, le nombre d’itérations réalisées par le procédé peut être déterminé de la manière suivante. Si lors d’une itération, l’évaluation de la fonction de perte à l’étape S140 produit un résultat inférieur à un certain seuil, alors aucune itération supplémentaire ne sera réalisée. De manière différente, le procédé de configuration du module classificateur-localisateur X_NN peut également réaliser lesdites itérations jusqu’à ce que la variation de la fonction de perte entre deux itérations soit inférieure à un seuil, i.e. la différence entre deux résultats consécutifs de la fonction de perte soit inférieure au seuil. Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation particulier, le procédé de configuration proposé décrit ci-dessus comprend l’étape suivante. À l’étape S110, des données de référence TR_DATA sont obtenues. Plus particulièrement, les données de référence TR_DATA comprennent : une ou plusieurs séquences d’images de référence ; une ou plusieurs classes connues associées à des objets OBJ des séquences de référence ; une ou plusieurs positions connues associées à des objets OBJ des séquences de référence. Selon un mode de réalisation particulier, l’étape S110 d’obtention de données de référence comprend au moins une des sous-étapes suivantes, comme le montre la . À la sous-étape S111, une ou plusieurs séquences d’images de référence TR_DATA_ACQ sont acquises par au moins une caméra CAM. L’étape S111 comprend en outre, selon une variante, la détermination d’une ou plusieurs classes et positions connues associées à un ou plusieurs objets OBJ des séquences de référence acquises TR_DATA_ACQ. A la sous-étape S112, et selon une variante de l’invention, une ou plusieurs séquences d’images TR_DATA_SYN synthétisées par ordinateur sont obtenues. Par exemple, les séquences de référence synthétisées TR_DATA_SYN peuvent être le résultat de simulations. Dans ce mode de réalisation, l’outil de simulation peut produire en plus des séquences d’images de référence synthétisées TR_DAT_SYN, les classes connues et les positions connues associées aux objets de ces séquences de référence. Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation particulier, l’étape S140 d’évaluation de la fonction de perte multi-objectifs F_LOSS du procédé décrit ci-dessus comprend les sous-étapes suivantes. À l’étape S141, une fonction de perte de classification F_LOSS_CLA est évaluée en prenant pour entrées ladite au moins une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ et au moins une classe connue TR_DATA associée audit au moins un objet de la séquence d’images de référence TR_DATA. Cette étape permet entre autres d’évaluer la fiabilité des classifications réalisées par le module classificateur-localisateur X_NN. À l’étape S142, une fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC est évaluée en prenant pour entrées ladite au moins une position estimée EST_POS_OBJ et au moins une position connue TR_DATA associée audit au moins un objet de la séquence d’images de référence TR_DATA. L’étape S142 permet ainsi d’évaluer la précision des localisations réalisées par le module classificateur-localisateur X_NN. L’ordre des sous-étapes S141 et S142 décrit ici n’est nullement limitatif, ces deux étapes pouvant être réalisées simultanément, l’une après l’autre ou inversement. À la sous-étape S143, la fonction de perte multi-objectifs F_LOSS est évaluée à partir du résultat de la fonction de perte de classification F_LOSS_CLA obtenu à la sous-étape S141 et du résultat de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC obtenu à la sous-étape S142. Selon une variante de l’invention, la fonction de perte de classification F_LOSS_CLA est une fonction d’entropie croisée, ou « cross-entropy » en anglais. Notons la classe connue TR_DATA associée à l’objet OBJ et l’ensemble de valeurs PP_CLAS_I, …, PP_CLAS_M produites par le module classificateur-localisateur X_NN et représentatives de probabilités d’appartenance de l’objet OBJ à chacune des classes de la liste. La fonction de perte de classification F_LOSS_CLA, notée ici , est alors définie par : où est un indicateur binaire égal à si la classe est différente de la classe et égal à 1 sinon, et est la valeur PP_CLAS_I représentative d’une probabilité d’appartenance de l’objet OBJ à la classe d’indice dans la liste. Selon un mode de réalisation, le résultat de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC est déterminé à partir de l’erreur entre les positions estimées EST_POS_OBJ_1, …, EST_POS_OBJ_N de l’objet OBJ et les positions connues de la séquence de référence TR_DATA. En particulier, l’erreur de localisation est prise en compte seulement pour les images dans lesquelles l’objet OBJ est présent. Une partie des images de la séquence peuvent ne pas comprendre l’objet, celui-ci étant sorti du cadre. Dans ce mode de réalisation, la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC est définie de la manière suivante. Notons l’ensemble des positions connues de l’objet OBJ pour la séquence de référence TR_DATA, et est l’ensemble des positions estimées EST_POS_1, …, EST_POS_OBJ_N de l’objet OBJ par le module classificateur-localisateur X_NN pour chacune des images IMG_1, …, IMG_N de la séquence de référence TR_DATA. Pour indiquer la présence de l’objet OBJ dans la séquence de référence, le vecteur de présence est utilisé. Si l’image d’indice comprend l’objet OBJ, alors la valeur de la composante est égale à ; et si cette image ne comprend pas l’objet OBJ (e.g. celui étant hors du cadre), alors la composante est égale à . La fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC, notée ici , est alors définie par : où est la norme L1 du vecteur , i.e. , est un indicateur binaire égal à 1 si l’objet est présent dans l’image d’indice dans la séquence et égale à 0 sinon, est la position estimée par le module classificateur-localisateur X_NN pour l’image d’indice dans la liste, et est la position connue pour l’image d’indice dans la séquence. Il peut être remarqué que dans ce mode de réalisation la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC est exprimée à partir d’erreurs quadratiques. Ainsi, la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC proposée est une extension d’une fonction de perte de type erreur-quadratique moyenne, ou « mean squared error » en anglais. L’expression de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC décrite ci-dessus est définie pour des positions de l’objet OBJ d’une dimension, par exemple une distance entre l’objet OBJ et la caméra CAM réalisant l’acquisition des images IMG_1, …, IMG_N. Toutefois, cette expression ne constitue qu’une variante de réalisation. Une telle expression de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC peut aisément être étendue pour des positions comprenant plusieurs coordonnées, notamment en utilisant l’erreur quadratique entre la position estimée et la position connue sur chacune composantes associées aux dimensions. La fonction de perte multi-objectifs F_LOSS à minimiser est, selon une variante de réalisation, une somme pondérée de la fonction de perte de classification F_LOSS_CLA et de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC. Les coefficients de pondération de cette somme sont non-nuls, une condition nécessaire pour que la fonction de perte multi-objectifs F_LOSS soit représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation. En particulier, la fonction de perte F_LOSS, notée ici , est exprimée par : où et β sont les coefficients de pondération non-nuls positifs, e.g. . À titre d’exemple, la valeur de est égale à 1 et la valeur de à . Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation particulier, l’étape S150 de de mise à jour du procédé décrit ci-dessus comprend la sous-étape suivante. À la sous-étape S151, le module classificateur-localisateur X_NN est en utilisant un algorithme de descente de gradient sur la base du résultat de obtenu à l’étape S140 de la fonction de perte F_LOSS. Dans le mode de réalisation où le module classificateur-localisateur comprend un réseau de neurones, la rétro-propagation de gradient est utilisée pour mettre à jour les paramètres du réseau, et en particulier, pour déterminer les poids de celui-ci. . Selon un mode de réalisation, un algorithme de descente de gradient est utilisé pour configurer le module classificateur-localisateur X_NN. Dans ce mode de réalisation, l’étape de reconfiguration consiste à mettre à jour les paramètres du module classificateur-localisateur X_NN. Pour ce faire, le gradient de la fonction de perte F_LOSS est évalué. Ensuite, les paramètres du module X_NN sont mis à jour en utilisant le gradient évalué. En particulier, dans le cas d’un algorithme à descente de gradient, les paramètres sont mis à jour en y soustrayant la valeur du gradient évalué multipliée par un coefficient réel positif. Ainsi, un algorithme à descente de gradient vise à minimiser la fonction de perte. Selon un mode de réalisation, le module classificateur-localisateur X_NN comprend un réseau de neurones et une méthode de rétro-propagation de gradient est utilisée pour mettre à jour le réseau de neurones. Dans ce mode de réalisation, l’étape de reconfiguration S151 du réseau X_NN consiste à déterminer les valeurs des poids utilisés par les neurones artificiels du réseau X_NN. La méthode de rétro-propagation de gradient utilise le résultat de la fonction de perte F_LOSS pour mettre à jour les poids du réseau X_NN. En particulier, la méthode par rétro-propagation de gradient consiste : à propager le résultat de la fonction de perte à travers les différentes couches du réseau de neurones, de la couche de sortie vers la couche d’entrée ; et à mettre à jour les poids de chaque couche à partir desdits résultats propagées. Dans le mode de réalisation précédemment décrit où le module classificateur-localisateur X_NN comprend un encodeur CNN, un classificateur CLA_NN et un localisateur LOC_NN, il est important de noter que les éléments CNN, CLA_NN et LOC_NN du module X_NN sont conjointement déterminées. En effet, la reconfiguration du module classificateur-localisateur X_NN est réalisée à partir du résultat de la fonction de perte multi-objectifs F_LOSS, et non à partir des résultats de la fonction de perte de classification F_LOSS_CLA et de la fonction de perte de localisation F_LOSS_LOC. En d’autres termes, le classificateur CLA_NN et le localisateur LOC_NN sont configurés en parallèle (i.e. conjointement) en vue d’optimiser un objectif commun de classification fiable et de localisation précise, et non chacune de manière indépendante pour optimiser leur objectif respectif. La représente schématiquement un exemple d’architecture fonctionnelle d’un dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention. Tel qu’illustré par la et précédemment mentionné, le dispositif APP de classification et de localisation comprend un module classificateur-localisateur X_NN pour déterminer, à partir d’une séquence d’images IMG_SEQ, au moins une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ audit au moins un objet OBJ de la séquence IMG_SEQ et au moins une position estimée EST_POS_OBJ dudit au moins un objet OBJ. Dans le mode de réalisation particulier illustré par la , le module classificateur-localisateur X_NN produit en sortie une position estimée EST_POS_OBJ_1, ..., EST_POS_OBJ_N de l’objet OBJ pour chacune des images IMG_1, ..., IMG_N de la séquence IMG_SEQ. Par exemple, la position estimée EST_POS_OBJ de l’objet OBJ par le module classificateur-localisateur X_NN est la moyenne de ces positions estimées EST_POS_OBJ_1, ..., EST_POS_OBJ_N, ou la position la plus proche, ou encore la position la plus éloignée. En outre, le module classificateur-localisateur X_NN produit, en complément de la classe attribuée ATR_CLAS_OBJ à l’objet OBJ, un ensemble de valeurs PP_CLAS_1, …, PP_CLAS_M. Chacune des valeurs PP_CLAS_1, …, PP_CLAS_M est représentative d’une probabilité d’appartenance de l’objet OBJ à une classe de la liste des classes attribuables. En d’autres termes, pour chaque classe de la liste, le module classificateur-localisateur X_NN fournit une valeur PP_CLAS_1 caractérisant la probabilité que l’objet OBJ appartienne à cette classe. À titre illustratif et non limitatif, le module classificateur-localisateur X_NN attribue à l’objet OBJ de la séquence IMG_SEQ la classe dont la valeur PP_CLAS_1 est la plus élevée. Selon un mode de réalisation de l’invention, décrit ci-dessus et illustré par la , le module classificateur-localisateur X_NN comprend : un encodeur CNN fournissant en sortie des données encodées LS_DATA à partir de la séquence IMG_SEQ ; un classificateur CLA_NN dont la sortie est au moins une classe attribué ATR_CLA_OBJ à l’objet OBJ et est déterminée à partir des données encodées LS_DATA ; et un localisateur LOC_NN pour déterminer une position estimée EST_POS_OBJ de l’objet sur la base des données encodées LS_DATA. La illustre un mode de réalisation particulier de l’invention dans lequel l’encodeur CNN, le classificateur CLA_NN et le localisateur LOC_NN sont respectivement mis en œuvre par un réseau de neurones. Dans le mode de réalisation décrit ici, l’encodeur CNN est implémenté en utilisant un réseau de neurones convolutif. En particulier, le réseau de neurones convolutif est structuré de la manière suivante. Le réseau de neurones convolutif CNN, comme le montre la , comprend : une ou plusieurs couches de convolution CNN_CONV_L1, CNN_CONV_L2 ; une plusieurs couches de sous-échantillonnage CNN_POOL_L1, CNN_POOL_L2, couches dites de « pooling » ; et au moins une couche entièrement connectée CNN_FC_L, les nœuds de cette couche étant tous connectés aux nœuds de la couche suivante. Bien évidemment, le réseau CNN comprend, selon d’autres variantes de l’invention, d’autres couches de neurones, aucune limitation n’étant attachée à la nature de ces dernières. La fonction d’une couche de convolution est de réaliser des opérations de convolution entre les données d’entrées de la couche et des filtres, filtres couramment appelés noyaux (ou avec l’expression anglo-saxonne « kernels »). Dans la présente description, et par simplification, le terme « convolution » est utilisé pour faire référence à un produit de convolution, l’opération mathématique généralement notée . Dans le cas de données discrètes à deux dimensions, la convolution d’une image et d’un filtre est définie par . Prenons l’exemple d’une image I fournie en entrée et d’une couche de convolution utilisant deux filtres et , les convolutions et sont évaluées pour obtenir deux images intermédiaires. Ces images intermédiaires produites en sortie d’une couche de convolution sont couramment dénommées avec l’expression anglo-saxonne « feature maps ». Ainsi, les paramètres d’une couche de convolution sont entre autres les suivants : le nombre et la taille des filtres, le pas de contrôle et la marge utilisés par la couche de convolution (ces deux derniers paramètres sont plus couramment dénommés avec les expressions anglo-saxonnes « stride » et « padding »). Dans le cadre d’une opération de convolution ou de pooling, le pas de contrôle et la marge font respectivement référence au nombre de pixels par lesquels le filtre se déplace à chaque décalage et à une technique consistant à ajouter des pixels en bordure de l’image fournie en entrée (e.g. zero-padding). Ainsi, en réalisant des convolutions, une couche de convolution permet d’extraire des caractéristiques spatio-temporelles d’images fournies en entrée. En l’espèce, dans un but de classification et de localisation d’un objet OBJ dans une séquence d’images IMG_SEQ, les couches de convolutions permettent de mettre en évidence dans la séquence d’images IMG_SEQ des informations sur l’objet OBJ telles que des informations de taille, de forme, de vitesse, de déplacement, etc. Selon un mode de réalisation particulier de l’invention, les couches de convolution CNN_CONV_L1, CNN_CONV_L2 du réseau de neurones d’encodage CNN réalisent des convolutions entre la séquence IMG_SEQ et des filtres dans le domaine spatiale et dans le domaine temporel. Réaliser des convolutions selon les trois dimensions de la séquence d’images IMG_SEQ, deux dimensions pour le domaine spatial des images et une dimension pour le domaine temporel de la séquence, permet d’extraire des caractéristiques spatio-temporelles de la séquence d’images IMG_SEQ. Plus particulièrement, selon une variante de l’invention, les couches de convolutions réalises des convolutions dites « pseudo-convolutions 3D », les détails de mises en œuvre des pseudo-convolutions 3D sont par exemple explicités dans le document suivant : Zhaofan Qiu, et al., « Learning spatio-temporal representation with pseudo-3d residual networks », in proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pages 5533–5541, 2017. Exploiter des pseudo-convolution 3D permet d’extraire des caractéristiques spatio-temporelles de la séquence d’images IMG_SEQ, tout en réduisant la complexité du réseau, en comparaison à des convolutions classiques en trois dimensions. Une couche de pooling, également dénommée couche de mise en commun, permet de réaliser un sous-échantillonnage des données fournies en entrée de la couche. Prenons pour exemple le cas d’une image, l’image fournie en entrée est partitionnée en une pluralité de rectangles de pixels, ces rectangles étant en général appelés tuiles, et une valeur de sortie est produite par tuile. Avec des tuiles de taille 2 x 2 pixels, la couche de pooling permet une compression par un facteur 4 des données d’entrées. À titre illustratif, la valeur de sortie pour une tuile est la valeur maximale des données de la tuile, une telle couche de pooling est communément appelée « Max-Pool 2x2 ». Selon un exemple différent, la valeur de sortie associée à une tuile est la valeur minimum des données d’entrée de la tuile ; dans ce cas, l’expression « Min-Pool 2x2 » est employée. Ainsi, une couche de pooling permet de réduire la taille des données traitées par la couche suivante du réseau de neurones et ainsi de réduire la complexité de ce dernier. Selon un mode de réalisation, le réseau convolutif CNN comprend une ou plusieurs successions d’une couche de convolution et d’une couche de pooling. Selon le mode de réalisation particulier illustré par la , le réseau CNN comprend deux dites successions et une couche entièrement connectée, i.e. CNN : CNN_CONV_L1 > CNN_POOL_L1 > CNN_CONV_L2 > CNN_POOL_L2 > CNN_FC_L. Selon cette variante, les images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ sont fournies en entrée de la première couche de convolution CNN_CONV_L1, et les données encodées LS_DATA sont produites en sortie de la couche entièrement connectée CNN_FC_L. Selon une variante de réalisation, le réseau CNN comprend également des couches de neurones, dites de correction, intercalées entre les couches de convolution et de pooling susmentionnées. Ces couches de correction appliquent une fonction d’activation à tous les pixels des images intermédiaires, ce qui permet d’introduire des complexités non-linéaires et ainsi d’améliorer le traitement réalisé par le réseau CNN. En comparaison à un réseau de neurones de type perceptron multicouche entièrement connecté, un réseau de neurones convolutif permet une mise en œuvre efficace d’extraction de caractéristiques des données d’entrée. En effet, les successions de couches de convolution et de pooling présentent une complexité et une connectivité minimes, et ainsi une mise en œuvre pratique simplifiée avec de meilleures performances. En outre, les perceptrons multicouches entièrement connectés utilisés pour mettre en œuvre de tels extractions de caractéristiques sont prompts aux problèmes de surentrainements. Selon un mode de réalisation, le réseau de neurones convolutif CNN est mis en œuvre en utilisant un réseau de neurones de type ResNet ou une de ses variantes. La mise en œuvre d’un tel réseau est par exemple détaillée dans le document mentionné ci-dessus de Zhaofan Qiu, et al. Selon un mode de réalisation de l’invention, le réseau de neurones de localisation LOC_NN comprend une ou plusieurs couches de neurones. À titre d’exemple, le réseau LOC_NN est un perceptron multicouche. Tel qu’illustré par la , et selon une variante de l’invention, le réseau de neurones de localisation LOC_NN est un perceptron comprenant une couche entièrement connectée LOC_FC_L dont les entrées sont les données encodées LS_DATA et les sorties sont un ensemble de positions estimées EST_POS_OBJ_1, …, EST_POS_OBJ_N. Chacune des positions estimées EST_POS_OBJ_1 correspond à une estimation de la position POS_OBJ de l’objet OBJ pour une image IMG_1 de la séquence IMG_SEQ. Selon un mode de réalisation, une position estimée agrégée EST_POS_OBJ de l’objet OBJ est évaluée sur la base des positions estimées EST_POS_OBJ_1, …, EST_POS_OBJ_N, par exemple en prenant la moyenne, la médiane, le minimum ou le maximum de ces dernières. À titre d’exemple, considérons un mode de réalisation où le réseau de neurones de localisation LOC_NN produit une estimation de position pour chacune des images de la séquence IMG_SEQ, et où une position estimée EST_POS_OBJ_1 est une estimation d’une distance DIST_OBJ entre un objet OBJ et une caméra CAM. Dans ce mode de réalisation, et pour une séquence IMG_SEQ de N images, le réseau de neurones de localisation LOC_NN comprend une couche de sortie avec N neurones, chacun d’entre eux produisant une valeur d’estimation EST_POS_OBJ_1 de la distance DIST_OBJ associée à une image IMG_1. Selon un mode de réalisation de l’invention, le réseau de neurones de classification CLA_NN est un réseau de neurones de type « classifieur ». Le réseau CLA_NN comprend une ou plusieurs couches de neurones. À titre d’exemple, le réseau CLA_NN est un perceptron multicouche. Tel qu’illustré par la figure 6, et selon une variante de l’invention, le réseau de neurones de classification CLA_NN est un perceptron comprenant une couche entièrement connectée CLA_FC_L dont les entrées sont les données encodées LS_DATA et les sorties sont un ensemble de valeurs PP_CLAS_1, …, PP_CLAS_M. Ces valeurs sont représentatives d’une probabilité d’appartenance de l’objet OBJ aux classes de la liste de classes attribuables. Selon un mode de réalisation, la classe attribuée ATR_CLAS_OBJ à l’objet est la classe de la liste dont la valeur PP_CLAS_1 est la plus élevée. Selon une variante de réalisation, le réseau CLA_NN comprend une couche de type « Softmax » pour déterminer à partir des sorties de la couche CLA_FC_L l’ensemble de valeurs PP_CLAS_1, …, PP_CLAS_M ; l’utilisation d’une couche Softmax permet de normaliser les valeurs de sorties, de telle sorte que celles-ci soient comprises entre 0 et 1 et ainsi représentatives de probabilités. Plus particulièrement, pour des entrées , les sorties de la couche Softmax sont exprimées par : [Math 4] . À titre d’exemple, considérons un mode de réalisation où le réseau de neurones de classification CLA_NN produit l’ensemble de valeurs PP_CLAS_1, …, PP_CLAS_M. Dans ce mode de réalisation, et pour une liste de M classes attribuables, le réseau CLA_NN comprend une couche de sortie avec M neurones, chacun d’entre eux produisant une valeur PP_CLAS_1 représentative de la probabilité d’appartenance de l’objet OBJ à une classe. En combinaison avec l’exemple décrit ci-dessus d’un réseau LOC_NN avec N neurones en sorties, le réseau de neurones X_NN comprend alors une couche de sortie avec M+N neurones. La représente schématiquement un exemple d’architecture logicielle et matérielle d’un système de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention. Tel qu’illustré par la , le système SYS comprend un dispositif APP et une caméra CAM. Le dispositif APP de classification et de localisation comprend notamment : une unité de traitement ou processeur PROC ; et une mémoire MEM. Bien entendu, le dispositif APP comprend des interfaces et un module de communication pour échanger des données avec la caméra CAM. Le dispositif APP dispose de l’architecture matérielle d’un ordinateur, et comporte, à ce titre, un processeur PROC, une mémoire vive, une mémoire morte MEM, et une mémoire non volatile. Dans le mode de réalisation décrit ici, la mémoire MEM associée au dispositif constitue un support d’informations ou d’enregistrement conforme à l’invention, lisible par ordinateur et par le processeur PROC et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur conforme à l’invention. Le programme d’ordinateur comporte des instructions pour la mise en œuvre des étapes d’un procédé selon l’invention, lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par le processeur PROC. Le programme d’ordinateur définit les modules fonctionnels représentés par la du dispositif APP, qui s’appuient ou commandent les éléments matériels de cette dernière. À titre indication, le système SYS est embarqué dans un véhicule, par exemple dans un véhicule terrestre : voiture, camion, train, etc., ou dans un véhicule marin : bateau, frégate, ou encore dans un véhicule aérien : un aéronef, un hélicoptère, un avion, un drone, etc. En particulier, le système SYS est selon une variante de réalisation embarqué dans un véhicule dit autonome, tel qu’une voiture autonome ou un drone. Selon un mode de réalisation de l’invention, le système SYS constitue un système de surveillance ou un système de navigation. La représente schématiquement un exemple d’architecture fonctionnelle d’un dispositif de classification et de localisation d’au moins un objet dans une séquence d’images selon un mode de réalisation de l’invention. Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation, le système SYS comprend un dispositif APP de classification et de localisation d’au moins un objet OBJ dans une séquence d’images IMG_SEQ et au moins une caméra CAM. Ladite au moins une caméra CAM est configurée pour acquérir lesdites une ou plusieurs images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ. En particulier, le système SYS comprend, selon une variante, une seule caméra CAM. Le dispositif APP comprend les modules décrit ci-après. Le terme module peut correspondre aussi bien à un composant logiciel qu’à un composant matériel ou un ensemble de composants matériels et logiciels, un composant logiciel correspondant lui-même à un ou plusieurs programmes ou sous-programmes d’ordinateur ou de manière plus générale à tout élément d’un programme apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions telles que décrites pour les modules concernés. De la même manière, un composant matériel correspond à tout élément d’un ensemble matériel (ou hardware) apte à mettre en œuvre une fonction ou un ensemble de fonctions pour le module concerné (circuit intégré, carte à puce, carte à mémoire, etc.). Tel qu’illustré par la , selon un mode de réalisation particulier de l’invention, le dispositif APP de classification et de localisation d’au moins un objet OBJ dans une séquence d’images IMG_SEQ comprend : un module d’obtention MOD_OBT pour obtenir une séquence IMG_SEQ d’une ou plusieurs images IMG_1, …, IMG_N acquises par au moins une caméra CAM; et un module classificateur-localisateur X_NN pour déterminer à partir de la séquence d’images IMG_SEQ : au moins une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ audit au moins un objet OBJ, ladite au moins classe attribuée ATR_CLAS_OBJ étant sélectionné parmi une liste de classes ; et au moins une position estimée EST_POS_OBJ dudit au moins un objet OBJ ; le module étant configuré à partir d’une séquence d’images de référence pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs F_LOSS représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets dans les séquences d’images de référence TR_DATA. Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation particulier de l’invention, le module classificateur-localisateur X_NN comprend : un module encodeur CNN pour déterminer des données encodées LS_DATA à partir de la séquence d’images IMG_SEQ ; un module classificateur CLA_NN pour déterminer ladite au moins une classe attribuée ATR_CLAS_OBJ à partir des données encodées LS_DATA ; et un module localisateur LOC_NN pour déterminer ladite au moins une position estimée EST_POS_OBJ à partir des données encodées LS_DATA. Tel qu’illustré par la , et selon un mode de réalisation particulier de l’invention, le module d’obtention MOD_OBT comprend : un module d’acquisition MOD_ACQ pour commander la caméra CAM et acquérir lesdites une ou plusieurs images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ ; un module de recadrage MOD_CRP pour recadrer lesdites une ou plusieurs images IMG_1, …, IMG_N de la séquence IMG_SEQ pour centrer l’objet OBJ dans une image déterminée IMG_1 de la séquence IMG_SEQ. Typiquement, l’objet OBJ est centré sur la première image IMG_1 de la séquence IMG_SEQ recadrée. Il est à noter que l’ordre dans lequel s’enchaînent les étapes d’un procédé tel que décrit précédemment, notamment en référence aux dessins ci-joints, ne constitue qu’un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif, des variantes étant possibles. Par ailleurs, les signes de référence ne sont pas limitatifs de l’étendue de la protection, leur unique fonction étant de facilité la compréhension des revendications. Un homme du métier comprendra que les modes de réalisation et variantes décrits ci-dessus ne constituent que des exemples non limitatifs de mise en œuvre de l’invention. En particulier, l’homme du métier pourra envisager une quelconque adaptation ou combinaison des modes de réalisation et variantes décrits ci-dessus afin de répondre à un besoin bien particulier. Procédé (S200) de classification et de localisation d’au moins un objet (OBJ) dans une séquence d’images (IMG_SEQ), ledit procédé comprenant des étapes de : obtention (S210) d’une séquence (IMG_SEQ) d’une ou plusieurs images (IMG_1, …, IMG_N) acquises par au moins une caméra (CAM) ; et détermination (S220) par un module classificateur-localisateur (X_NN) à partir de la séquence d’images obtenue (IMG_SEQ) de : au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) audit au moins un objet (OBJ), ladite au moins classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) étant sélectionnée parmi une liste de classes ; et au moins une position estimée (EST_POS_OBJ) dudit au moins un objet (OBJ) ; ledit module classificateur-localisateur (X_NN) étant configuré à partir d’au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets dans ladite au moins une séquence de référence (TR_DATA). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que ladite étape de détermination (S220) comprend des sous-étapes de : détermination (S221) de données encodées (LS_DATA) par un encodeur (CNN) à partir de la séquence d’images obtenue (IMG_SEQ) ; détermination (S222) de ladite au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) par un classificateur (CLA_NN) à partir des données encodées (LS_DATA) ; et détermination (S223) de ladite au moins une position estimée (EST_POS_OBJ) par un localisateur (LOC_NN) à partir des données encodées (LS_DATA). Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que ledit encodeur (CNN) met en œuvre une ou plusieurs convolutions entre la séquence d’images obtenue (IMG_SEQ) et des filtres. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que ledit module classificateur-localisateur (X_NN) comprend un réseau de neurones. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4 caractérisé en ce que lesdites une ou plusieurs images (IMG_1, …, IMG_N) de la séquence obtenue (IMG_SEQ) sont consécutives et en ce que l’étape d’obtention (S210) de la séquence d’images comprend une sous-étape de recadrage (S212) desdites une ou plusieurs images acquises (IMG_1, …, IMG_N), un dit objet (OBJ) étant centré sur une image déterminée (IMG_1) de la séquence (IMG_SEQ). Procédé (S100) de configuration d’un module classificateur-localisateur (X_NN) d’objets (OBJ) dans des séquences d’images (IMG_SEQ), ledit procédé comprenant une étape d’initialisation (S120) dudit module classificateur-localisateur (X_NN) et au moins une itération des étapes de : détermination (S130) par ledit module classificateur-localisateur (X_NN) à partir d’au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) de : au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) à au moins un objet (OBJ) dans ladite au moins une séquence de référence (TR_DATA), ladite au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) étant sélectionnée parmi une liste de classes ; et au moins une position estimée (EST_POS_OBJ) dudit au moins un objet (OBJ) ; évaluation (S140) d’une fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) sur la base de ladite au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ), de ladite au moins une position estimée (EST_POS_OBJ), d’au moins une classe connue et d’au moins une position connue d’au moins un objet (OBJ) dans ladite au moins une séquence de référence (TR_DATA), la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) étant représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets ; reconfiguration (S150) dudit module classificateur-localisateur (X_NN) pour minimiser la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS). Procédé selon la revendication 6 caractérisé en ce que ladite étape d’évaluation (S140) de la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) comprend des sous-étapes de : évaluation (S141) d’une fonction de perte de classification (F_LOSS_CLA) à partir de ladite au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) et d’au moins une classe connue (TR_DATA) associée audit au moins un objet (OBJ) de ladite au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) ; évaluation (S142) d’une fonction de perte de localisation (F_LOSS_LOC) à partir de ladite au moins une position estimée (EST_POS_OBJ) et d’au moins une position connue (TR_DATA) associée audit au moins un objet (OBJ) de ladite au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) ; et évaluation (S143) de la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) à partir du résultat de la fonction de perte de classification (F_LOSS_CLA) et du résultat de la fonction de perte de localisation (F_LOSS_LOC). Procédé selon la revendication 7 caractérisé en ce que ladite fonction de perte de classification (FLOSS_CLA) est évaluée en utilisant l’expression : où est la fonction de perte de classification (FLOSS_CLA), est le nombre de classes attribuables de ladite liste de classes, est un indicateur binaire égal à si pour un dit objet (OBJ) la classe de ladite liste de classes est différente de la classe connue dudit objet (OBJ) et égal à 1 sinon, et avec une probabilité déterminée par le module classificateur-localisateur (X_NN) que ledit objet (OBJ) appartiennent à la classe . Procédé selon la revendication 7 ou 8 caractérisé en ce que ladite fonction de perte de localisation (FLOSS_LOC) est évaluée en utilisant l’expression : où est la fonction de perte de localisation (FLOSS_LOC), est le nombre d’images de ladite au moins une séquence de référence (TR_DATA), avec et un indicateur binaire égal à 1 si un dit objet (OBJ) est présent dans une image d’indice de ladite au moins une séquence de référence (TR_DATA) et égale à 0 sinon, avec la position estimée dudit objet (OBJ) déterminée par le module classificateur-localisateur (X_NN) pour l’image d’indice , et avec la position connue dudit objet (OBJ) pour l’image d’indice . Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 9 caractérisé en ce que ladite étape de reconfiguration (S150) est réalisée en utilisant un algorithme de descente de gradient à partir du résultat de l’évaluation (S140) de la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS). Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 10 caractérisé en ce que ladite au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) comprend au moins un des éléments du groupe suivant : une ou plusieurs images acquises (TR_DATA_ACQ) par au moins une caméra (CAM) ; et une ou plusieurs images synthétisées (TR_DATA_SYN). Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 11 caractérisé en ce qu’il comprend plusieurs itérations desdites étapes de détermination (S130), d’évaluation (S140) de la fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS), et de reconfiguration (S150). Dispositif (APP) de classification et de localisation d’au moins un objet (OBJ) dans une séquence d’images (IMG_SEQ), ledit dispositif comprenant : un module d’obtention (MOD_OBT) pour obtenir une séquence (IMG_SEQ) d’une ou plusieurs images (IMG_1, …, IMG_N) acquises par au moins une caméra (CAM) ; et un module classificateur-localisateur (X_NN) pour déterminer à partir de la séquence d’images obtenue (IMG_SEQ) : au moins une classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) audit au moins un objet (OBJ), ladite au moins classe attribuée (ATR_CLAS_OBJ) étant sélectionné parmi une liste de classes ; et au moins une position estimée (EST_POS_OBJ) dudit au moins un objet (OBJ) ; ledit module classificateur-localisateur (X_NN) étant configuré à partir d’au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA) pour minimiser une fonction de perte multi-objectifs (F_LOSS) représentative à la fois d’un objectif de classification et d’un objectif de localisation d’objets dans ladite au moins une séquence d’images de référence (TR_DATA). Dispositif (APP) selon la revendication 13 caractérisé en ce que ledit module classificateur-localisateur (X_NN) est configuré par un procédé de configuration (S100) selon l’une quelconque des revendications 6 à 12. Système (SYS) comprenant un dispositif (APP) selon la revendication 13 ou 14 et au moins une caméra (CAM) configurée pour acquérir lesdites une ou plusieurs images (IMG_1, …, IMG_N) de la séquence (IMG_SEQ). Système (SYS) selon la revendication 15 caractérisé en ce que ledit système (SYS) est un système de surveillance, ou un système de navigation. Aéronef comprenant un système (SYS) selon la revendication 15 ou 16. Programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre des étapes d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 12, lorsque ledit programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur.