Brevet FR3145821A1 — publié le 20240816

Selon un aspect, il est proposé un procédé mis en œuvre par ordinateur d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels générateur d’image (G), le réseau de neurones artificiels générateur d’image (G) étant entraîné pour générer une image modifiée (G_IMG) correspondant à une variante d’une image initiale (O_IMG) dans laquelle un élément à modifier de l’image initiale (O_IMG) est coloré selon une couleur (D_COL) à appliquer. Figure pour l’abrégé : Figure 1 PROCÉDÉ D’ENTRAÎNEMENT D’UN RÉSEAU DE NEURONES ARTIFICIELS GÉNÉRATEUR D’IMAGES Des modes de réalisation et de mise en œuvre concernent les réseaux de neurones artificiels. Les réseaux de neurones artificiels sont utilisés pour réaliser des fonctions données lorsqu’ils sont exécutés. Les réseaux de neurones artificiels comprennent généralement une succession de couches de neurones. Chaque couche prend en entrée des données auxquelles des poids sont appliqués et délivre en sortie des données de sortie après traitement par des fonctions d’activation des neurones de ladite couche. Ces données de sortie sont transmises à la couche suivante dans le réseau de neurones. Les poids sont des paramètres configurables pour obtenir de bonnes données de sortie. Les réseaux de neurones peuvent par exemple être mis en œuvre par des plateformes matérielles finales, telles que des microcontrôleurs ou des circuits dédiés spécifiques. Les réseaux de neurones sont généralement entraînés lors d’une phase d’entraînement (« apprentissage ») avant d’être intégrés dans la plateforme matérielle finale. La phase d’entraînement peut être supervisée ou non. La phase d’entraînement permet d’ajuster les poids du réseau de neurones pour obtenir de bonnes données en sortie du réseau de neurones. Les poids sont adaptés en fonction des données obtenues en sortie du réseau de neurones par rapport à des données attendues. On connaît notamment des réseaux de neurones artificiels configurés pour recevoir une image initiale et pour générer une image modifiée correspondant à l’image initiale dans laquelle un élément de l’image initiale a été modifié. En particulier, un réseau de neurones générateur peut être entraîné pour appliquer une couleur choisie par un utilisateur sur un élément de l’image initiale. Un tel réseau de neurones peut ainsi permettre à l’utilisateur de visualiser virtuellement la modification de la couleur de l’élément de l’image initiale. Néanmoins, l’entraînement d’un tel réseau de neurones peut être insuffisant pour obtenir de bons résultats dans l’image modifiée. Le réseau de neurones une fois entraîné peut parfois modifier la couleur de certains éléments de l’image distincts dudit élément à modifier, notamment lorsque le réseau de neurones a associé ces éléments lors de son entraînement. En particulier, le réseau de neurones peut associer une couleur d’une chevelure à une couleur des yeux. Par exemple, le réseau de neurones peut associer une chevelure blonde à des yeux bleus. Ainsi, la modification de la couleur de la chevelure peut entraîner une modification non souhaitée de la couleur des yeux dans l’image modifiée. Il existe donc un besoin de proposer un procédé d’entraînement permettant d’obtenir un réseau de neurones artificiels générateur d’image configuré pour modifier seulement un ou plusieurs éléments définis par l’utilisateur. Selon un aspect, il est proposé un procédé mis en œuvre par ordinateur d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels générateur d’image, le réseau de neurones artificiels générateur d’image étant configuré pour recevoir une couleur à appliquer et une image initiale comportant un élément à modifier, le réseau de neurones générateur étant entraîné pour générer une image modifiée correspondant à une variante de l’image initiale dans laquelle ledit élément à modifier de l’image initiale est coloré selon ladite couleur à appliquer, le procédé comprenant : - au moins une mise en œuvre du réseau de neurones générateur de manière à générer une image modifiée à partir d’une image initiale, puis - une mise en œuvre d’un module de détection comportant : ● une génération d’une image de comparaison correspondant à une différence entre l’image modifiée et l’image initiale, ● une mise en œuvre d’un algorithme de segmentation configuré pour générer un masque dudit élément à modifier de l’image initiale, puis ● une application du masque sur l’image de comparaison de manière à identifier si l’image modifiée comporte des modifications en dehors dudit élément à modifier, puis - une mise à jour des paramètres, notamment des poids, du réseau de neurones générateur en fonction des modifications détectés en dehors dudit élément à modifier. Un tel procédé d’entraînement permet d’obtenir un réseau de neurones générateur configuré pour, à partir d’une image comprenant un élément ayant une couleur à modifier, générer une image modifiée dans lequel seul l’élément à modifier est modifié. Dans un mode de mise en œuvre avantageux, l’algorithme de segmentation est un réseau de neurones artificiels entraîné pour générer un masque d’un élément à modifier d’une image qu’il reçoit en entrée. Avantageusement, le masque correspond à une matrice de probabilités de la taille de l’image reçue en entrée, la matrice de probabilités définissant pour chaque pixel de l’image reçue en entrée une probabilité que le pixel appartienne à l’élément à modifier. De préférence, le procédé comprend en outre une mise en œuvre d’un module de reconstruction comprenant : - une mise en œuvre d’un module d’estimation de couleur configuré pour extraire une couleur de l’élément à modifier de l’image initiale, - une mise en œuvre du réseau de neurones générateur à partir de l’image modifiée générée par ce réseau de neurones générateur et de la couleur de l’élément à modifier de l’image initiale extraite à partir de ladite mise en œuvre du module d’estimation de couleur, de manière à générer une image initiale reconstruite, - une comparaison entre l’image initiale et l’image initiale reconstruite, - une mise à jour des paramètres du réseau de neurones générateur en fonction des résultats de cette comparaison. La mise en œuvre du module de reconstruction permet d’identifier si la géométrie des éléments de l’image modifiée n’a pas été modifiée par rapport à l’image initiale. De la sorte, le réseau de neurones générateur est entraîné pour générer, à partir d’images initiales, des images modifiées dans lesquelles la géométrie des éléments est respectée par rapport aux images initiales. Dans un mode de mise en œuvre avantageux, le procédé comprend en outre une mise en œuvre d’un module d’estimation de couleur configuré pour extraire une couleur de l’élément modifié de l’image modifiée correspondant à l’élément à modifier de l’image initiale et une mise à jour des paramètres du réseau de neurones générateur en fonction de la couleur extraite par rapport à la couleur à appliquer. La mise en œuvre du module d’estimation de couleur permet de s’assurer que la couleur appliquée sur l’élément modifié de l’image modifiée correspond bien à la couleur à appliquer renseignée en entrée du réseau de neurones générateur. De la sorte, le réseau de neurones générateur est entraîné pour générer des images modifiées dans lesquelles les éléments modifiés ont une couleur qui correspond à la couleur à appliquer renseignée en entrée du réseau de neurones générateur. De préférence, la mise en œuvre du module d’estimation de couleur à partir d’une image comportant un élément ayant une couleur à estimer comporte : - une mise en œuvre de l’algorithme de segmentation sur ladite image pour générer un masque dudit élément à modifier de ladite image, puis - une application du masque sur ladite image de manière à obtenir une image segmentée comportant uniquement l’élément ayant la couleur à estimer, puis - une estimation de la couleur de l’élément à partir de l’image segmentée. Avantageusement, le procédé comprend en outre une mise en œuvre et un entraînement d’un réseau de neurones discriminateur configuré pour prendre en entrée l’image modifiée par le réseau de neurones générateur, et une mise à jour des paramètres du réseau de neurones générateur en fonction des résultats de la mise en œuvre du réseau de neurones discriminateur. De la sorte, le réseau de neurones générateur est entraîné à l’aide d’un réseau de neurones antagoniste (le réseau de neurones discriminateur). En particulier, le réseau de neurones antagoniste est configuré pour déterminer si l’image modifiée générée par le réseau de neurones générateur est réaliste ou non. Ainsi, le réseau de neurones générateur est entraîné pour générer des images modifiées réalistes. Selon un autre aspect, il est proposé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé d’entraînement tel que décrit précédemment. Selon un autre aspect, il est proposé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un réseau de neurones artificiels générateur d’image entraîné par la mise en œuvre d’un procédé d’entraînement tel que décrit précédemment. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un réseau de neurones artificiels générateur d’image entraîné par la mise en œuvre d’un procédé d’entraînement tel que décrit précédemment. Selon un autre aspect, il est proposé un microcontrôleur comprenant : -un support d’enregistrement tel que décrit précédemment, et - une unité de traitement configurée pour exécuter le produit programme d’ordinateur enregistré sur ledit support d’enregistrement. D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée de modes de réalisation, nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels : illustrent des modes de réalisation et de mise en œuvre de l’invention. La illustre un schéma fonctionnel d’un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels générateur G. Un tel procédé d’entraînement peut être mis en œuvre par ordinateur. En particulier, un programme d’ordinateur peut comprendre des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre ce procédé d’entraînement. Le réseau de neurones générateur G comprend une succession de couches de neurones. Chaque couche est configurée pour prendre en entrée des données auxquelles des poids sont appliqués de manière à délivrer en sortie des données de sortie après traitement par des fonctions d’activation des neurones de ladite couche. Ces données de sortie sont transmises à la couche suivante dans le réseau de neurones. Les poids sont des paramètres configurables pour obtenir de bonnes données de sortie. Le réseau de neurones est entraîné pour ajuster les poids du réseau de neurones de manière à obtenir de bonnes données en sortie du réseau de neurones. En particulier, le réseau de neurones générateur G peut comprendre des couches de convolution, utilisant notamment comme fonctions d’activation des fonctions de type Unité Linéaire Rectifiée à fuite (« Leaky Leaky Rectified Linear Activation », « LReLU » ) et une fonction tangente hyperbolique (« tanh »). Le tableau [Table 1] et la illustrent un bloc ResBlock_G(Y) pouvant être utilisé dans un mode de réalisation du réseau de neurones générateur. Le tableau [Table 2] illustre un mode de réalisation du réseau de neurones générateur. Le procédé vise à entraîner un réseau de neurones artificiels générateur G pour que ce dernier soit capable de générer, à partir d’une image initiale O_IMG et d’une couleur D_COL renseignée, une image modifiée correspondant à l’image initiale O_IMG dans laquelle un élément OBJ à modifier est coloré selon la couleur D_COL renseignée. L’élément OBJ à modifier peut être de toutes sortes. L’élément OBJ peut par exemple être un élément associé à un individu comme des lèvres, une chevelure, un vêtement, etc… L’entraînement du réseau de neurones artificiels générateur G permet d’adapter les paramètres (c’est-à-dire les poids) du réseau de neurones artificiels générateur G de sorte que le réseau de neurones artificiels générateur G soit capable de générer des images modifiées G_IMG souhaitées. Le réseau de neurones générateur G est configuré pour recevoir une image initiale O_IMG et une couleur D_COL à appliquer sur un élément à modifier de l’image initiale O_IMG. Le réseau de neurones générateur G est configuré pour générer en sortie une différence à appliquer sur l’image originale O_IMG pour obtenir une image modifiée G_IMG dépendant de l’image initiale O_IMG et de la couleur à appliquer D_COL. En particulier, une somme est calculée entre la différence en sortie du réseau de neurones générateur G et l’image originale O_IMG de manière à obtenir l’image modifiée G_IMG. En variante, il est possible de prévoir un réseau de neurones générateur G permettant de générer directement l’image modifiée G_IMG à partir de l’image originale O_IMG et de la couleur D_COL. Néanmoins, il est préférable d’utiliser un réseau de neurones générateur G permettant de générer une différence à appliquer sur l’image originale O_IMG car un tel réseau de neurones générateur G est généralement plus simple à entraîner. Le procédé comprend également une étape d’évaluation de l’image modifiée G_IMG. L’évaluation de l’image modifiée G_IMG comprend une mise en œuvre d’un module C d’estimation de couleur. La illustre un schéma fonctionnel d’un procédé mis en œuvre par le module C d’estimation de couleur. Ce module C d’estimation de couleur C est utilisé pour vérifier si la couleur de l’élément modifié OBJ dans l’image modifiée G_IMG correspond à la couleur à appliquer D_COL. La mise en œuvre du module C d’estimation de couleur comporte une mise en œuvre d’un algorithme de segmentation S. L’algorithme de segmentation S peut par exemple être un réseau de neurones artificiels déjà entraîné pour détecter ledit élément à modifier dans une image. En particulier, l’algorithme de segmentation est mis en œuvre en prenant en entrée l’image modifiée de manière à générer un masque SEG_MAP dudit élément modifié dans l’image modifiée. L’algorithme de segmentation peut par exemple être un réseau de neurones artificiels déjà entraîné pour détecter ledit élément à modifier dans une image. En particulier, l’algorithme de segmentation permet de générer un masque dudit élément à modifier. Le tableau [Table 4] et la illustrent un bloc ResBlock_S(Y) pouvant être utilisé dans un mode de réalisation du réseau de neurones de segmentation. Le tableau [Table 5] et la illustrent un bloc DS_ResBlock_S(Y) pouvant être utilisé dans un mode de réalisation du réseau de neurones de segmentation. Le tableau [Table 6] illustre un mode de réalisation d’un réseau de neurones de segmentation. Le masque SEG_MAP généré peut être une matrice S(X) dont les éléments correspondent à la probabilité qu’un pixel (i,j) de l’image IMG prise en entrée de l’algorithme de segmentation appartienne à l’élément à détecter de l’image. La valeur des éléments de la matrice peut donc s’exprimer par la formule suivante : Le masque SEG_MAP est ensuite appliqué sur l’image IMG de manière à obtenir une image segmentée SEG_IMG comportant uniquement l’élément OBJ ayant la couleur à estimer. La couleur G_COL dudit élément modifié (correspond à la couleur COL sur la ) est ensuite estimée à partir de l’image segmentée SEG_IMG. La couleur COL estimée d’un élément correspond à une moyenne pondérée μ des valeurs colorimétriques des pixels représentants cet élément. La moyenne pondérée μ correspond à la somme des valeurs de l’image segmentée SEG_IMG divisée par la somme des valeurs du masque SEG_MAP. La couleur COL estimée peut donc s’exprimer par la formule suivante : où correspond à un vecteur de couleur du pixel (i,j) de l’image. La couleur COL estimée de l’objet modifié peut ensuite être comparée à la couleur à appliquer renseignée par l’utilisateur pour entraîner le réseau de neurones générateur. En particulier, une fonction de coût (en anglais « loss function ») relative à la couleur de l’élément modifié est calculée en utilisant la formule suivante : où correspond à l’espace chromatique L*a*b* CIE 1976, correspond à la couleur estimée de l’élément modifié dans l’image modifiée et c correspond à la couleur à appliquer renseignée par l’utilisateur. L’évaluation de l’image modifiée G_IMG comprend également une mise en œuvre d’un réseau de neurones artificiels discriminateur D. Ce réseau de neurones artificiels discriminateur D identifie si l’image modifiée est réaliste ou non. Ainsi, le réseau de neurones générateur G est entraîné pour générer des images modifiées réalistes. Le réseau de neurones discriminateur D est entraîné simultanément avec l’entraînement du réseau de neurones générateur G. Le réseau de neurones générateur G et le réseau de neurones discriminateur D sont des réseaux antagonistes génératifs. Le tableau [Table 3] illustre un mode de réalisation d’un réseau de neurones discriminateur. La fonction de coût utilisée correspond à celle d’un réseau antagoniste génératif de Wasserstein où est une image obtenue par interpolation entre une image initiale X et une image modifiée . L’évaluation de l’image modifiée G_IMG comprend aussi une mise en œuvre d’un module Mf de détection configuré pour détecter si des éléments distincts de l’élément OBJ à modifier ont également été modifiés dans l’image modifiée G_IMG. La illustre un schéma fonctionnel d’un procédé mis en œuvre par le module Mf de détection. Ce procédé comprend une génération d’une image de comparaison MOD_MAP en effectuant une soustraction entre l’image modifiée G_IMG et l’image initiale O_IMG. L’image de comparaison MOD_MAP permet d’identifier les modifications réalisées dans l’image modifiée G_IMG par rapport à l’image initiale O_IMG. Ce procédé comprend également une mise en œuvre de l’algorithme de segmentation S précédemment décrit de manière à obtenir un masque SEG_MAP de l’élément à modifier de l’image initiale O_IMG. Ce procédé comprend en outre une application du masque SEG_MAP sur l’image de comparaison MOD_MAP de manière à identifier si l’image modifiée G_IMG comporte des modifications en dehors dudit élément. À la , les modifications en dehors dudit élément sont illustrés par l’image SMOD_MAP. Cela permet d’entraîner le réseau de neurones générateur G de sorte qu’il ne modifie pas les pixels de l’image en dehors de ceux dudit élément OBJ à modifier. La mise en œuvre du module Mf de détection permet de calculer une fonction de coût (« loss function ») s’exprimant selon la formule suivante : où est l’image initiale, est l’image modifiée, correspond au masque généré par l’algorithme de segmentation, et correspond à la fonction XNOR (« Exclusive NOR »), c’est-à-dire au complément de la fonction OU exclusif. L’évaluation de l’image modifiée G_IMG comprend également une mise en œuvre du module R de reconstruction. La mise en œuvre du module R de reconstruction permet d’identifier si la géométrie des éléments de l’image modifiée G_IMG n’a pas été modifiée par rapport à l’image initiale O_IMG. La illustre un schéma fonctionnel du procédé mis en œuvre par le module R de reconstruction. Le module R de reconstruction permet d’entraîner le réseau de neurones générateur G pour qu’il soit capable de générer une image modifiée G_IMG à partir de laquelle il est possible de recréer l’image initiale O_IMG. Cela permet d’obtenir un réseau de neurones générateur G capable de conserver la géométrie des éléments de l’image initiale O_IMG. Ce procédé comprend une mise en œuvre du module C d’estimation de couleur à partir de l’image initiale. Le module C d’estimation de couleur permet d’extraire la couleur de l’élément à modifier de l’image initiale O_IMG. Ce procédé comprend également une mise en œuvre du réseau de neurones générateur G à partir de l’image modifiée G_IMG et de la couleur extraite par le module C d’estimation de couleur. Le réseau de neurones générateur G permet alors de générer une différence à appliquer sur l’image modifiée G_IMG pour obtenir une image reconstruite R_IMG. En particulier, une somme est calculée entre la différence obtenue en sortie du réseau de neurones générateur G et l’image modifiée G_IMG de manière à obtenir l’image reconstruite R_IMG. L’image reconstruite R_IMG est ensuite comparée à l’image initiale O_IMG de manière à calculer une erreur de reconstruction. où G(X, c) est l’image générée et C(X) est le vecteur de couleur extrait de l’élément à modifier de l’image initiale X. La fonction de coût utilisée pour entraîner le réseau de neurones générateur G peut être exprimée par la formule suivante : où , , sont des paramètres permettant de pondérer les différentes fonctions de coût , , . Les valeurs de ces paramètres peuvent être définies par l’utilisateur par expérimentation. Le réseau de neurones générateur G peut être entraîné par rétropropagation du gradient. La fonction de coût utilisée pour entraîner le réseau de neurones discriminateur D peut être exprimée par la formule suivante : Le réseau de neurones discriminateur D peut également être entraîné par rétropropagation du gradient. Une fois entraîné, le réseau de neurones générateur G peut être intégré dans un programme d’ordinateur. En particulier, le programme d’ordinateur comprend des instructions qui, lorsque ce programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le réseau de neurones artificiels générateur G entraîné. La illustre un mode de réalisation d’un microcontrôleur MCU comprenant un support d’enregistrement MEM, notamment une mémoire non volatile, dans lequel est enregistré le programme d’ordinateur PRG comportant les instructions pour mettre en œuvre le réseau de neurones générateur. Le microcontrôleur MCU comprend une unité de traitement UT configurée pour exécuter ce réseau de neurones générateur. Bien entendu, la présente invention est susceptible de diverses variantes et modifications qui apparaîtront à l’homme de l’art. Par exemple, le réseau de neurones générateur peut être configuré pour modifier la couleur de plusieurs éléments de l’image initiale. L’algorithme de segmentation est alors configuré pour délimiter les différents éléments de cette image initiale. Procédé mis en œuvre par ordinateur d’entraînement d’un réseau de neurones artificiels générateur d’image (G), le réseau de neurones artificiels générateur d’image (G) étant configuré pour recevoir une couleur (D_COL) à appliquer et une image initiale (O_IMG) comportant un élément à modifier, le réseau de neurones générateur (G) étant entraîné pour générer une image modifiée (G_IMG) correspondant à une variante de l’image initiale (O_IMG) dans laquelle ledit élément à modifier de l’image initiale (O_IMG) est coloré selon ladite couleur (D_COL) à appliquer, le procédé comprenant : - au moins une mise en œuvre du réseau de neurones générateur (G) de manière à générer une image modifiée (G_IMG) à partir d’une image initiale (O_IMG), puis - une mise en œuvre d’un module de détection (Mf) comportant : ● une génération d’une image de comparaison (MOD_MAP) correspondant à une différence entre l’image modifiée (G_IMG) et l’image initiale (O_IMG), ● une mise en œuvre d’un algorithme de segmentation (S) configuré pour générer un masque (SEG_MAP) dudit élément à modifier de l’image initiale (O_IMG), puis ● une application du masque (SEG_MAP) sur l’image de comparaison (MOD_MAP) de manière à identifier si l’image modifiée (G_IMG) comporte des modifications en dehors dudit élément à modifier, puis - une mise à jour des paramètres du réseau de neurones générateur en fonction des modifications ( ) détectés en dehors dudit élément à modifier. Procédé selon la revendication 1, l’algorithme de segmentation (S) est un réseau de neurones artificiels entraîné pour générer un masque (SEG_MAP) d’un élément à modifier d’une image qu’il reçoit en entrée. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel le masque (SEG_MAP) correspond à une matrice de probabilités de la taille de l’image reçue en entrée, la matrice de probabilités définissant pour chaque pixel de l’image reçue en entrée une probabilité que le pixel appartienne à l’élément à modifier. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, comprenant en outre une mise en œuvre d’un module de reconstruction (R) comprenant : - une mise en œuvre d’un module d’estimation de couleur (C) configuré pour extraire une couleur (O_COL) de l’élément à modifier de l’image initiale (O_IMG), - une mise en œuvre du réseau de neurones générateur (G) à partir de l’image modifiée (G_IMG) générée par ce réseau de neurones générateur (G) et de la couleur (O_COL) de l’élément à modifier de l’image initiale (O_IMG) extraite à partir de ladite mise en œuvre du module d’estimation de couleur (C), de manière à générer une image initiale reconstruite (R_IMG), - une comparaison entre l’image initiale (O_IMG) et l’image initiale reconstruite (R_IMG), - une mise à jour des paramètres du réseau de neurones générateur en fonction des résultats ( ) de cette comparaison. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, comprenant en outre une mise en œuvre d’un module d’estimation de couleur (C) configuré pour extraire une couleur (G_COL) de l’élément modifié de l’image modifiée (G_IMG) correspondant à l’élément à modifier de l’image initiale (O_IMG) et une mise à jour des paramètres du réseau de neurones générateur en fonction ( ) de la couleur (G_IMG) extraite par rapport à la couleur (D_COL) à appliquer. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 ou 5, dans lequel la mise en œuvre du module d’estimation de couleur (C) à partir d’une image (IMG) comportant un élément ayant une couleur à estimer comporte : - une mise en œuvre de l’algorithme de segmentation (S) sur ladite image pour générer un masque (SEG_MAP) dudit élément à modifier de ladite image, puis - une application du masque (SEG_MAP) sur ladite image (IMG) de manière à obtenir une image segmentée (SEG_IMG) comportant uniquement l’élément ayant la couleur à estimer, puis - une estimation de la couleur (COL) de l’élément à partir de l’image segmentée (SEG_IMG). Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant en outre une mise en œuvre et un entraînement d’un réseau de neurones discriminateur (D) configuré pour prendre en entrée l’image modifiée (G_IMG) par le réseau de neurones générateur (G), et une mise à jour des paramètres du réseau de neurones générateur (G) en fonction des résultats ( ) de la mise en œuvre du réseau de neurones discriminateur (D). Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé d’entraînement selon l’une des revendications 1 à 7. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un réseau de neurones artificiels générateur (G) d’image entraîné par la mise en œuvre d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 7. Support d’enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le produit programme d’ordinateur selon la revendication 9. Microcontrôleur comprenant : -un support d’enregistrement selon la revendication 10, et - une unité de traitement configurée pour exécuter le produit programme d’ordinateur enregistré sur ledit support d’enregistrement.