Brevet FR3161787A1 — publié le 20251031

Procédé et dispositif de configuration d’un système de classification d’images La présente divulgation concerne un procédé de configuration d’un système de classification d’images d’un domaine cible à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source comprenant : - un encodage de paires de textes, chaque paire comprenant un texte dudit domaine source et un texte dudit domaine cible, par un encodeur basé réseau de neurones, préalablement entrainés et configurés pour encoder des paires de données texte et image, -un entrainement d’un premier réseau neuronal pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance D entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte et augmenté par la première fonction d’augmentation. - un entrainement dudit système de classification, ledit entrainement opérant sur lesdites images du domaine source encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation. Figure pour l’abrégé : Fig. 1. Procédé et dispositif de configuration d’un système de classification d’images La présente divulgation se rapporte aux domaines du traitement et d’analyse d’images, ainsi qu’au domaine de la vision par ordinateur. Plus particulièrement, la présente divulgation concerne un procédé et un dispositif de configuration d’un réseau de neurones appliqué à des données réelles, lorsque seules des données synthétiques sont disponibles pour l’entrainement. Dans de nombreux domaines, les données réelles ne sont pas utilisées lors de l’entrainement des algorithmes qui servent à les analyser ultérieurement. En effet, soit elles ne sont pas disponibles, soit elles sont coûteuses à obtenir. Les algorithmes sont donc développés, ou entrainés pour des algorithmes basés sur des réseaux de neurones, à l’aide de données synthétiques. Bien souvent on observe des écarts entre les données réelles et les données synthétiques. Cet écart est problématique car un algorithme entraîné sur des données synthétiques risque de voir sa performance baisser une fois déployé sur des données réelles. Cette problématique se généralise à n’importe quel écart entre données d’entraînement et de test. De tels algorithmes peuvent par exemple être utilisés dans le contrôle de pièces pour des véhicules, terrestres, aériens ou autres. En effet, les usines produisent régulièrement de nouvelles pièces jamais produites auparavant. Les images des données réelles de ces pièces, notamment les données d’usure, les malformations ou anomalies pouvant apparaître, ne sont pas disponibles en début de cycle de production pour entrainer un algorithme d’apprentissage statistique capable de détecter ou de segmenter des zones anormales. On entraine donc les algorithmes à partir de données synthétiques simulant des anomalies, défaut d’usure et autres. De plus, lorsque de nouvelles réglementations sont imposées, un nouveau défaut doit être détecté s’il est présent. Il est coûteux de reprendre toutes les bases de données pour regarder si ce défaut était déjà présent auparavant. De tels algorithmes peuvent également être utilisés pour la perception de scène des véhicules autonomes ou pour des systèmes d’aide à la conduite ou de prise de décision d’un système mobile. En effet, les prises de décisions des véhicules autonomes nécessitent une bonne perception de l’environnement dans lequel évolue le véhicule. Ceci passe par la détection d’obstacles dans l’environnement, l’analyse de l’environnement, du véhicule et dépendent du type de véhicule. Par exemple, la détection de piétons, de véhicules, d’habitation, de feux tricolores… pour un véhicule terrestre. Ceci peut également passer par la détection d’objets au sol ou la dangerosité de terrain d’atterrissage pour un véhicule aérien. Ceci nécessite également la classification des objets détectés et leur segmentation sémantique. Bien entendu, les bases de données d’images réelles et représentatives de tout type d’environnement pouvant être perçu par la suite par le système mobile ne peuvent pas être exhaustives. Donc des bases de données synthétiques, mieux représentatives des différentes situations auxquelles aura à faire face le système mobile doivent être employées pour entrainer ces algorithmes, avant d’être mis sur le marché. Il existe donc un besoin d’améliorer les performances des algorithmes entrainés sur des données synthétiques. La présente divulgation concerne un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images d’un domaine cible ayant été capturées par un dispositif de capture d’images, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source comprenant: - un encodage d’une pluralité de paires de textes, chaque paire comprenant un texte dudit domaine source et un texte dudit domaine cible, par un encodeur basé réseau de neurones comprenant un encodeur image et un encodeur texte, préalablement entrainés et configurés pour encoder des paires de données texte et image , -un entrainement d’un premier réseau neuronal pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation transformant les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance D entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte et augmenté par la première fonction d’augmentation. - un entrainement dudit système de classification pour en déterminer ses paramètres, ledit entrainement opérant au moins sur lesdites images du domaine source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation. Selon certains modes de réalisation, ledit entrainement dudit système de classification pour en déterminer ses paramètres, opère sur lesdites images du domaine source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation et sur les images du domaine source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé. Selon certains modes de réalisation, lesdites images du domaine source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation et les images du domaine source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé, sont fournies itérativement, en alternance ou aléatoirement, lors dudit entrainement dudit système de classification. Selon certains modes de réalisation, ladite première distance D s’exprime selon la formule suivante : Dans laquelle représente la première fonction d’augmentation représente l’encodeur texte représente le texte du domaine source représente le texte du domaine cible Selon certains modes de réalisation, ladite première distance D s’exprime selon la formule suivante : Dans laquelle représente la première fonction d’augmentation représente l’encodeur texte représente le texte du domaine source source représente le texte du domaine cible représente un scalaire positif Selon certains modes de réalisation, ladite première fonction d’augmentation est initialisée comme une transformation linéaire nulle, c’est-à-dire l’identité. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend une initialisation du système de classification réalisée parmi l’une ou l’autre des méthodes suivantes : a) une méthode aléatoire, b) une méthode aléatoire combinée à un pré-entrainement à partir de données génériques disponibles, encodées par l’encodeur image mais non transformées par la première fonction d’augmentation, c) une méthode selon a) ou b) suivie d’un pré-entrainement sur les images sources encodées par l’encodeur image mais non transformées par la première fonction d’augmentation, d) une méthode initialisant un classifieur linéaire avec les poids du classifieur « zéro shot » des modèles texte-image. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend une validation du système de classification à partir d’un second ensemble d’images du domaine source, un premier ensemble d’images du domaine source étant utilisé lors de l’entrainement dudit système de classification, ladite validation utilisant en entrée les images du second ensemble d’images du domaine source encodées par l’encodeur images. Selon certains modes de réalisation, - ledit domaine cible comprend des images réelles obtenues par un dispositif de capture, - ledit domaine source comprend des images synthétiques choisies parmi l’une ou l’autre ou plusieurs parmi : - des images obtenues par simulation, - des images obtenues par des procédés d’intelligence artificielle générative, - des images réelles sur lesquelles des effets spéciaux ont été apportés - des images dessinées par un graphiste ou un peintre. Selon certains modes de réalisation, lorsque l’on dispose d’images de n domaines sources, n étant supérieur ou égal à deux, - ledit entrainement d’un premier réseau neuronal pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation par domaine source respectif, transforme les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance D entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte et augmenté par la première fonction d’augmentation - ledit entrainement dudit système de classification pour en déterminer ses paramètres, opère sur lesdites images des n domaines source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation correspondant à leur domaine respectif. La présente divulgation concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images d’un domaine cible ayant été capturées par un dispositif de capture d’images à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source selon l’un quelconque de ses modes de réalisation lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. La présente divulgation concerne également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images d’un domaine cible ayant été capturées par un dispositif de capture d’images à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source selon l’un quelconque de ses modes de réalisation. La présente divulgation concerne également un dispositif de détermination des paramètres d’un système de classification d’images d’un domaine cible ayant été capturées par un dispositif de capture d’images, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source, le dispositif comprenant un ou plusieurs processeurs configurés ensemble ou séparément pour instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon la présente divulgation, selon l’un quelconque de ses modes de réalisations. Ainsi, la présente divulgation concerne également un dispositif de détermination des paramètres d’un système de classification d’images d’un domaine cible ayant été capturées par un dispositif de capture d’images, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source comprenant un ou plusieurs processeurs configurés ensemble ou séparément pour - encoder une pluralité de paires de textes, chaque paire comprenant un texte dudit domaine source et un texte dudit domaine cible, par un encodeur basé réseau de neurones comprenant un encodeur image et un encodeur texte, préalablement entrainés et configurés pour encoder des paires de données texte et image , -entrainer un premier réseau neuronal pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation transformant les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance D entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte et augmenté par la première fonction d’augmentation, - entrainer ledit système de classification pour en déterminer ses paramètres, ledit entrainement opérant au moins sur lesdites images du domaine source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation. La présente divulgation concerne également un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images représentatives d’une scène terrestre, afin de classer des éléments de ladite scène, lesdits éléments étant représentatifs d’objets mobiles, ou fixes, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source, le procédé comprenant: - un encodage d’une pluralité de paires de textes, chaque paire comprenant un texte dudit domaine source et un texte dudit domaine cible, par un encodeur basé réseau de neurones comprenant un encodeur image et un encodeur texte, préalablement entrainés et configurés pour encoder des paires de données texte et image , -un entrainement d’un premier réseau neuronal pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation transformant les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance D entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte et augmenté par la première fonction d’augmentation, - un entrainement dudit système de classification pour en déterminer ses paramètres, ledit entrainement opérant au moins sur lesdites images représentatives de scènes terrestres, ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation. La présente divulgation concerne également un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images représentatives de pièces mécaniques ou électroniques, afin de classer des défauts d’usure ou des anomalies sur les pièces, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source comprenant des images représentatives d’anomalies ou défauts d’usure sur lesdites pièces, le procédé comprenant : - un encodage d’une pluralité de paires de textes, chaque paire comprenant un texte dudit domaine source et un texte dudit domaine cible, par un encodeur basé réseau de neurones comprenant un encodeur image et un encodeur texte, préalablement entrainés et configurés pour encoder des paires de données texte et image , -un entrainement d’un premier réseau neuronal pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation transformant les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte et augmenté par la première fonction d’augmentation, - un entrainement dudit système de classification pour en déterminer ses paramètres, ledit entrainement opérant au moins sur lesdites images représentatives de pièces mécaniques ou électroniques, ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation. La présente divulgation concerne également l’utilisation du procédé de détermination des paramètres d’un système de classification à la classification de défauts d’usure ou d’anomalies sur des pièces mécaniques ou électroniques, les images sources étant représentatives des pièces réelles, après fabrication et/ou après utilisation. La présente divulgation concerne également un procédé de classification d’une image d’un domaine cible, lesdites images étant des images capturées par un dispositif de capture d’image, ledit procédé comprenant - la classification desdites images capturées par au moins un système de classification entrainé par un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images d’un domaine cible ayant été capturées par un dispositif de capture d’images, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation, ladite classification associant une classe à une image capturée. La présente divulgation concerne également un procédé de classification d’images représentative de pièces mécaniques ou électroniques, les images étant capturées par un dispositif de capture d’images, ledit procédé comprenant : - la classification desdites images capturées par au moins un système de classification entrainé par un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images d’un domaine cible ayant été capturées par un dispositif de capture d’images, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source selon l’un des modes de réalisation divulgués, ladite classification associant une classe à une image capturée. La présente divulgation concerne également un procédé de classification d’images représentative de scènes terrestres, les images étant capturées par un dispositif de capture d’images, ledit procédé comprenant : - la classification desdites images capturées par au moins un système de classification entrainé par un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images capturées par un dispositif de capture d’images et représentatives d’une scène terrestre, afin de classer des éléments de ladite scène, lesdits éléments étant représentatifs d’objets mobiles, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source selon l’un des modes de réalisation divulgués, ladite classification associant une classe à une image capturée. La présente divulgation concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de classification selon l’un quelconque de ses modes de réalisation lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. La présente divulgation concerne également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de classification selon l’un quelconque de ses modes de réalisation. La présente divulgation concerne également un dispositif de classification d’une image d’un domaine cible, lesdites images étant des images capturées par un dispositif de capture d’image, le dispositif comprenant un ou plusieurs processeurs configurés ensemble ou séparément pour mettre en œuvre les instructions pour l’exécution des étapes du procédé selon la présente divulgation, selon l’un quelconque de ses modes de réalisations. Ainsi, la présente divulgation concerne également un dispositif de classification d’une image d’un domaine cible, lesdites images cibles étant des images capturées par un dispositif de capture d’image, comprenant un ou plusieurs processeurs configurés ensemble ou séparément pour - classer lesdites images capturées par au moins un système de classification entrainé par un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images d’un domaine cible ayant été capturées par un dispositif de capture d’images, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation, ladite classification associant une classe à une image capturée. Selon un autre aspect, la présente divulgation concerne un procédé de détermination d’au moins une représentation d’une image d’un domaine cible à partir d’une représentation d’images d’au moins un domaine source dans un système mobile, ladite représentation étant destinée à l’identification d’objets dans une image cible d’une scène, capturée par un dispositif d’acquisition d’images collaborant avec le système mobile, le procédé comprenant : - un encodage d’une pluralité de paires de textes, chaque paire comprenant un texte dudit domaine source et un texte dudit domaine cible, par un encodeur basé réseau de neurones comprenant un encodeur image et un encodeur texte, préalablement entrainés et configurés pour encoder des paires de données texte et image, ledit encodeur image comprenant une pluralité de fonctions séquentielles séparées selon au moins deux groupes, configurées pour encoder une image, - un entrainement d’un premier réseau neuronal pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation transformant les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance entre lesdits textes du domaine cible et du domaine source d’une même paire encodés par ledit encodeur texte, - un entrainement d’un second réseau neuronal pour déterminer, pour une image source, des paramètres d’une seconde fonction d’augmentation minimisant une seconde distance entre - l’encodage par le second groupe de fonctions séquentielles d’une image encodée par le premier groupe de fonctions séquentielles et transformée par la seconde fonction d’augmentation et - la transformation par la première fonction d’augmentation de l’encodage de ladite image source par le résultat de l’encodage séquentiel de ladite image par le premier groupe de fonctions séquentielles puis par le second groupe de fonctions séquentielles, - la détermination de la au moins une représentation de l’image du domaine cible étant obtenue comme l’application de ladite seconde fonction d’augmentation, issue dudit entrainement, à l’image du domaine cible encodée par le premier groupe de fonctions séquentielles. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend la détermination d’une seconde représentation, ladite seconde représentation étant obtenue comme l’application de ladite fonction d’augmentation, issue dudit entrainement, à l’image du domaine cible encodée par le premier groupe de fonctions séquentielles puis par le second groupe de fonctions séquentielles. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend la détermination de n représentations,la représentation de rang n étant obtenue comme l’application de ladite fonction d’augmentation, issue dudit entrainement, à l’image du domaine cible encodée par le premier groupes de fonctions séquentielles puis par les n-1 groupes de fonctions s équentielles suivants, lorsque ledit ledit encodeur image comprend une pluralité de fonctions séquentielles séparées selon au moins n groupes. Selon certains modes de réalisation, ladite seconde distance s’exprime par la formule suivante : Dans laquelle, pour une image , représente la seconde fonction d’augmentation, pour ladite image , représente le second groupe de fonctions séquentielles représente le premier groupe de fonctions séquentielles, représente la première fonction d’augmentation. Selon certains modes de réalisation, pour une image d’un domaine source déterminé, on sélectionne la première fonction d’augmentation dont les paramètres ont été déterminés pour ledit domaine source déterminé, - la transformation par la première fonction d’augmentation de l’encodage de ladite image du domaine source par le résultat de l’encodage séquentiel de ladite image du domaine source par le premier groupe de fonctions séquentielles puis par le second groupe de fonctions séquentielles, utilisant la première fonction d’augmentation sélectionnée. La présente divulgation concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de détermination d’au moins une représentation d’une image d’un domaine cible à partir d’une représentation d’images d’au moins un domaine source dans un système mobile, selon l’un quelconque de ses modes de réalisation lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. La présente divulgation concerne également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de détermination d’au moins une représentation d’une image d’un domaine cible à partir d’une représentation d’images d’au moins un domaine source dans un système mobile, selon l’un quelconque de ses modes de réalisation. La présente divulgation concerne également un système mobile pour déterminer une représentation d’une image d’un domaine cible capturée par un dispositif de capture d’images, à partir d’une représentation d’images d’au moins un domaine source, ladite représentation étant destinée à l’identification d’objets dans ladite image d’une scène capturée par ledit dispositif de capture, ledit système comprenant un ou plusieurs processeurs configurés ensemble ou séparément pour : - encoder une pluralité de paires de textes, chaque paire comprenant un texte dudit domaine source et un texte dudit domaine cible, par un encodeur basé réseau de neurones comprenant un encodeur image et un encodeur texte, préalablement entrainés et configurés pour encoder des paires de données texte et image, ledit encodeur image comprenant une pluralité de fonctions séquentielles séparées selon au moins deux groupes, configurées pour encoder une image, - entrainer un premier réseau neuronal pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation transformant les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance entre lesdits textes du domaine cible et du domaine source d’une même paire encodés par ledit encodeur texte, - entrainer un second réseau neuronal pour déterminer, pour une image source, des paramètres d’une seconde fonction d’augmentation minimisant une seconde distance entre - l’encodage par le second groupe de fonctions séquentielles d’une image encodée par le premier groupe de fonctions séquentielles et transformée par la seconde fonction d’augmentation et - la transformation par la première fonction d’augmentation de l’encodage de ladite image source par le résultat de l’encodage séquentiel de ladite image par le premier groupe de fonctions séquentielles puis par le second groupe de fonctions séquentielles, - déterminer la représentation de l’image du domaine cible étant obtenue comme l’application de ladite seconde fonction d’augmentation, issue dudit entrainement, à l’image du domaine cible encodée par le premier groupe de fonctions séquentielles. La présente divulgation concerne également un procédé de segmentation sémantique d’une représentation d’une image issue d’un dispositif d’acquisition d’images d’un système mobile, dans lequel ladite représentation est obtenue par un procédé de détermination d’au moins une représentation d’une image d’un domaine cible à partir d’une représentation d’images d’au moins un domaine source dans un système mobile, selon l’un quelconque de ses modes de réalisation. La présente divulgation concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de segmentation sémantique d’une représentation d’une image issue d’un dispositif d’acquisition d’images d’un système mobile selon l’un quelconque de ses modes de réalisation lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. La présente divulgation concerne également un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur comprenant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de segmentation sémantique d’une représentation d’une image issue d’un dispositif d’acquisition d’images d’un système mobile, selon l’un quelconque de ses modes de réalisation. La présente divulgation concerne également un dispositif de segmentation sémantique d’une représentation d’une image issue d’un dispositif d’acquisition d’images d’un système mobile, dans lequel ladite représentation est obtenue par un dispositif de détermination d’au moins une représentation d’une image d’un domaine cible à partir d’une représentation d’images d’au moins un domaine source dans un système mobile, selon l’un quelconque de ses modes de réalisation. La présente divulgation concerne également l’utilisation de la détermination d’au moins une représentation d’une image d’un domaine cible, selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation lorsque le domaine cible représente un environnement terrestre afin de classer des objets dans les images de l’environnement terrestre, ou de faire de la détection ou segmentation sémantique desdits objets. La présente divulgation concerne également un procédé de segmentation sémantique d’une représentation d’une image terrestre issue d’un dispositif d’acquisition d’images d’un système mobile, dans lequel ladite représentation est obtenue par un procédé selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation. La présente divulgation concerne également l’utilisation de la détermination d’au moins une représentation d’une image d’un domaine cible, selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation lorsque le domaine cible comprend des pièces mécaniques ou électroniques, afin de classer des défauts d’usure ou des anomalies dans ces images du domaine cible ou de faire de la détection ou segmentation sémantique. La présente divulgation concerne également un procédé de segmentation sémantique d’une représentation d’une image représentative de pièces mécaniques ou électroniques issues d’un dispositif d’acquisition d’images d’un système mobile, dans lequel ladite représentation est obtenue par un procédé selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation. D’autres caractéristiques et avantages de la présente divulgation ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexes qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. FIG. 1 La FIG. 1 représente un mode de réalisation d’une première fonction d’augmentation, FIG. 2 La FIG. 2 représente un mode de réalisation de l’entrainement d’un algorithme de classification, FIG. 3 La FIG. 3 représente un mode de réalisation du déploiement de la fonction de classification, FIG. 4 La FIG. 4 représente un mode de réalisation d’un encodeur image, FIG. 5 La FIG. 5 représente un mode de réalisation de l’obtention d’une seconde fonction d’augmentation à partir d’un encodeur visuel pour l’obtention d’au moins une représentation adaptée à la détection et segmentation sémantique, FIG. 6 La FIG. 6 représente un mode de réalisation d’un dispositif selon un mode de réalisation de la présente divulgation, FIG. 7 La FIG. 7 représente un mode de réalisation d’un système selon certains modes de réalisation de la présente divulgation. La présente divulgation concerne les algorithmes d’apprentissage machine, et en particulier ceux d’apprentissage profond. Les solutions existantes font l’hypothèse que la distribution des données d’entraînement est identique à la distribution des données que devra traiter le modèle entraîné lors de son déploiement (données en inférence). Dans beaucoup d’applications, il existe un écart entre ces distributions, et, sans attention particulière, les performances d’un algorithme d’apprentissage peuvent être impactées négativement par cet écart. Dans la suite de la divulgation, nous parlerons de domaine source pour se référer au domaine des données d’entraînement et de domaine cible pour celui des données en inférence. Dans certains cas, la différence de domaine vient du fait qu’il n’existe aucune donnée réelle dans le domaine cible et que les seules données d’entraînement proviennent d’autres domaines. La présente divulgation vise à rendre un algorithme robuste face à un changement de distribution. Par exemple, nous pouvons vouloir utiliser des images de synthèse pour pouvoir reconnaître des objets réels pour lesquels nous n’avons pas d’images. Un domaine cible peut par exemple être un environnement réel où circulent des véhicules autonomes, un ensemble de pièces mécaniques à contrôler. Un domaine source associé peut par exemple comprendre des données synthétiques représentatives d’un environnement et de véhicules autonomes circulant dans cet environnement. Selon un second exemple, un domaine cible peut être un ensemble de pièces mécaniques contrôlées dans une usine sous un éclairage particulier. Un domaine source associé peut être composé de données synthétiques simulant des anomalies, défaut d’usure et autres dans des pièces, par exemple sous cet éclairage particulier. La présente divulgation peut par exemple s’appliquer à des algorithmes de classification ainsi qu’à des algorithmes de détection et de segmentation sémantique et permet notamment d’en améliorer la robustesse. La présente divulgation peut s’appliquer, à titre d’exemple non limitatif, à des données représentatives d’un environnement dans lequel évolue un véhicule par exemple. Un véhicule terrestre ou aérien autonome ou intelligent (dans le sens où il apporte de l’aide au pilotage ou à la prise de décision à un être humain) a besoin de percevoir son environnement, par exemple ce qui se déroule autour ou en dessous de lui. La perception de l’environnement inclut : - des tâches de détection, telles que la détection d’un piéton, d’un véhicule, d’une habitation en donnant les coordonnées dans l’image d’une boite englobante, - des tâches de classification, telles l’attribution d’une classe à une boite englobante comme voiture, char, camion, etc, - des tâches de segmentation sémantique, telles l’attribution d’une classe à chaque pixel afin de détourer précisément les éléments dans l’image comme piéton, voiture, herbe, etc. Afin de percevoir cet environnement, des algorithmes d’apprentissage machine, par exemple basés sur des réseaux de neurones, sont utilisés. La présente divulgation peut s’appliquer aussi à des pièces sur lesquelles on doit effectuer un contrôle de conformité. Le contrôle de pièces aéronautiques se fait traditionnellement par un opérateur humain, soit directement par observation visuelle de la pièce, soit par contrôle des enregistrements d’images de celles-ci prises par des caméras ou autres dispositifs d’enregistrement en niveaux de gris, couleur, rayons X, etc. Ce contrôle peut être également fait de manière automatique ou semi-automatique en ayant recours à des algorithmes de vision par ordinateur afin de classifier des acquisitions (normale/anormale, type d’anomalie), faire de la détection ou de la segmentation sémantique de zones anormales et classifier ces zones. Selon la présente divulgation, nous nous plaçons dans le cadre du contrôle automatique ou semi-automatique par algorithmes d’apprentissage machine statistique, par exemple à base de réseaux de neurones. Les algorithmes d’apprentissage machine visant à être déployés dans des systèmes d’aide à la perception, ont besoin de données pour être entraînés. Les données sont un facteur critique dans la performance d’un algorithme d’apprentissage machine. Il est parfois complexe de disposer des données réelles pour entrainer ces algorithmes d’apprentissage. En effet, dans le cas d’une détection d’environnement, il est impossible de mettre en œuvre des algorithmes de segmentation en grandeur réelle. De même dans le cas de pièces à contrôler, les algorithmes sont bien souvent développés avant que les défauts ne se produisent sur les pièces réelles. Ainsi, lorsque les données réelles sont trop coûteuses ou complexes à acquérir, il devient intéressant de générer des données synthétiques, souvent plus faciles à générer en grand nombre, ces données servent à entrainer les algorithmes qui fonctionnent ensuite dans l’environnement réel. Les exemples suivants illustrent quelques applications dans lesquels les données réelles ne contiennent pas des informations que l’on souhaiterait pourtant analyser avec des algorithmes d’apprentissage. Dans ces cas, ces informations pourront être créées dans des données synthétiques : - En détection d’objets vus du ciel par un drone, il peut être envisagé de détecter tous les véhicules et de les classifier. Or certains modèles n’auront jamais été vus dans les bases d’apprentissage (par exemple des nouveaux modèles sur le marché ou des véhicules confidentiels ou rares comme des véhicules militaires étrangers). - En segmentation de scène pour les véhicules autonomes, il est difficile de prévoir tous les environnements (ville avec gratte-ciels, ville moyenne de différents pays, villages, désert, etc). - De la même manière, pour certains cas d’utilisation, une caméra infra-rouge est préférable à une caméra RGB. Or il existe différentes portées d’infra-rouge, et des qualités différentes de caméras selon l’application aux véhicules particuliers, civils, militaires, terrestres, aériens. Des bases de données réelles n’existent pas toujours pour ces capteurs et sont compliquées à acquérir. - Les usines produisent une nouvelle pièce jamais produite auparavant, il n’y a donc pas assez de données en début de cycle de production pour entrainer un algorithme d’apprentissage statistique. - Suite à de nouvelles réglementations, un nouveau défaut doit être détecté s’il est présent. Il est trop coûteux de reprendre toutes les bases de données pour regarder si ce défaut était déjà présent auparavant. - On veut s’assurer de la robustesse des algorithmes à certaines pannes capteur ou éclairage, sans avoir réellement expérimenté de telles pannes. Dû au processus de synthétisation imparfaite des données, dans la plupart des cas, on observe des différences entre les données synthétiques et réelles: style, couleurs, texture, etc. Cet écart est problématique car un algorithme entraîné sur des données synthétiques risque de voir sa performance baisser une fois déployé sur des données réelles. Cette problématique se généralise à n’importe quel écart entre données d’entraînement et de test. Dans le cadre de cette divulgation, nous nous plaçons dans un cas de données en deux dimensions, données 2D, les données sont donc des images. Par donnée réelle nous entendons toute donnée d’un environnement réel acquise par une caméra (RGB, infra-rouge, etc). Par donnée synthétique nous entendons toute autre donnée : par exemple créée avec l’aide d’un simulateur (ex : BLENDER), créée à l’aide d’un algorithme d’apprentissage machine (ex : GAN), modifiée par un algorithme haut niveau (ex : incrustations de pluie ou de brouillard synthétiques ou provenant d’autres images), dessinées à l’aide d’un graphiste, d’un peintre, etc. La solution proposée dans la présente divulgation vise à réduire l’écart de domaine entre données synthétiques et réelles afin de réduire la perte de performance lorsqu’un réseau de neurones est entrainé sur données synthétiques et déployé sur données réelles. On parle de domaine source (données synthétiques, disponibles en entrainement) et de domaine cible (données réelles, non disponibles durant l’entrainement). Tout au long de la description, on utilise image source ou image du domaine source indifféremment, de même on utilise image cible ou image du domaine cible indifféremment. La figure 1 représente un mode de réalisation de l’apprentissage d’une fonction d’augmentation apprise pour transformer les représentations dans l’espace latent d’un réseau de neurones texte-image des textes d’un domaine source vers un domaine cible. On dispose d’une base de données annotée de classification à K classes. Cette base de données est constituée de M domaines source synthétiques. Par domaine synthétique nous entendons des images produites par 1 technique synthétique. Par exemple une base de données avec des données produites par BLENDER et des données produites par un GAN est considérée comme ayant deux domaines sources. Deux bases de données produites par une même technique mais avec des paramétrages différents peuvent être considérées comme deux domaines s’il est possible de les décrire différemment. On dispose également des descriptions textuelles des classes et des domaines source et cible. Par exemple une description textuelle d’une classe peut être son nom (ex : “piéton”, “voiture”, etc). Une description textuelle d’un domaine peut être sa technique de production. Par exemple, pour les domaines source, on peut avoir comme description textuelle : synthétique, BLENDER, logiciel de graphisme, GAN, infra-rouge de synthèse. Pour les domaines cibles, on peut avoir comme description textuelle, réel, photo, réaliste, photo infra-rouge. On dispose également d’un encodeur texte-image, basé sur un réseau de neurones texte-image ayant été entrainé en minimisant la distance cosinus entre un texte et une image d’une même paire. Ce réseau de neurones comprend classiquement au moins un module d’encodage de texte E T , un module d’encodage d’images E I . On peut par exemple choisir comme encodeurs, un transformeur visuel et un transformeur textuel ayant été pré entrainés avec le logiciel CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training). On dispose également d’un ensemble de représentations textuelles imaginées par un humain d’un ou plusieurs domaines source et du domaine cible. Ces descriptions textuelles sont par exemple, en quelques mots, le style caractéristique des images : « synthétique », « réaliste », « noir et blanc » … Les descriptions textuelles sont écrites dans la langue du texte ayant servi à l’entrainement des encodeurs visuels et textuels Une unique description textuelle par domaine reste insuffisante pour représenter toute la complexité et toute la richesse d’un domaine. Bien que la présente divulgation puisse fonctionner avec les seules descriptions textuelles d’entrée imaginées par un être humain, les résultats obtenus par la présente divulgation sont plus performants avec une représentation enrichie des domaines. Ainsi la présente divulgation peut comprendre une obtention, ou un enrichissement, d’une description textuelle d’un domaine cible et source. Cet enrichissement est avantageusement réalisé à l’aide d’un algorithme de génération de texte (par exemple un réseau de neurones basé sur du langage naturel (NLP)) afin de générer un nombre important de textes (par exemple 100000) dans la langue de travail. Par exemple si la langue de travail est le français, on génère (éventuellement via un large modèle de language) des textes commençant par "une image de #", où # est un mot ou un groupe de mots représentant les classes que l’on cherche à classifier. Par exemple, si l'on cherche à classifier des éléments se trouvant dans la rue, alors # peut être "piéton", "voiture", "trottoir" etc. Pour créer des textes spécifiques aux domaines source et cible, on remplace le mot "image" dans chaque texte par la description textuelle des domaines source et cible. Un exemple de texte généré est "une image de voiture rouge au milieu de la route". Si le domaine source se décrit par « image synthétique » et le domaine cible se décrit par « photographie », alors le texte spécifique au domaine source est "une image synthétique de voiture rouge au milieu de la route" et le texte spécifique au domaine cible est "une photographie de voiture rouge au milieu de la route". Avantageusement, les mots peuvent être automatiquement corrigés pour correspondre à la grammaire de la langue de travail (par exemple "de" remplacé par "d'un" ou "d"une" en fonction du contexte). Sur la figure 1, l’encodeur texte E T de l’encodeur basé réseau de neurones texte-image, reçoit en entrée des paires de textes source P S et de textes cible P C . Cet encodeur texte a été préalablement entrainé, ses paramètres sont donc préalablement déterminés et figés. On obtient en sortie de l’encodeur textuel E T une représentation des textes sources et une représentation des textes cibles dans l’espace latent. On entraine ensuite un premier réseau neuronal F pour déterminer les paramètres d’une fonction d’augmentation transformant les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance D entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte E T et transformé par la fonction d’augmentation . Dans une variante, F peut prendre une forme prédéfinie (par exemple une fonction linéaire représentée par une matrice), à la condition que ses paramètres puissent être appris par apprentissage. Cette distance D représente la fonction de perte L utilisée pour l’apprentissage du réseau neuronal F. Selon un premier mode de réalisation, la distance D peut s’exprimer ainsi : D est de préférence la distance L2, employée dans les problèmes de régression. Cette fonction de perte est celle du problème des moindres carrés et est convexe. Si est modélisée par une fonction linéaire alors quel que soit son initialisation, l’apprentissage des paramètres de converge vers une unique solution. Selon un second mode de réalisation et uniquement si est modélisée par une fonction linéaire, un second terme D2 est rajouté à la fonction de perte La distance D peut s’exprimer ainsi : représentant un scalaire positif, hyper paramètre du modèle. Le terme D2 force à rester une rotation. Etant donné qu’une rotation est une transformation linéaire qui conserve les normes, D2 prend donc la forme d’un terme de régularisation pénalisant le carré de la différence entre la norme du texte source et la norme du texte source augmenté: Avec l’ajout du second terme D2, la fonction peut être initialisée avec la transformation linéaire nulle, c’est-à-dire la fonction d’identité. En effet, pour changer un texte source en un texte cible, il suffit de changer un nombre réduit de mots. La transformation est simple, c’est donc une propriété recherchée pour la fonction d’augmentation. Par ailleurs, le réseau texte-image ayant été entrainé avec une distance cosinus, il est préférable que la fonction d’augmentation soit proche d’une rotation. La transformation linéaire nulle est à la fois simple et est une rotation, et de ce fait constitue une bonne initialisation de la fonction . Les figures 2 et 3 illustrent l’utilisation de cette fonction d’augmentation pour transformer la représentation dans l’espace latent du réseau de neurones texte-image des images du domaine source vers une représentation d’images dans le domaine cible. Les représentations des images source ainsi transformées peuvent servir à entrainer un algorithme de classification. La FIG. 2 représente un exemple de procédé d’apprentissage d’une fonction de classification C, destinée à classifier des images. Ce procédé comprend trois fonctions différentes : - l’encodeur image E I (encore appelé encodeur visuel) de l’encodeur basé réseau de neurones, dont les paramètres sont figés, - la fonction F dédiée à la fonction d’augmentation apprise comme décrit précédemment, dont les paramètres sont figés lors de ce procédé d’apprentissage de la fonction de classification, - une fonction C de classification en phase d’entrainement ou encore d’apprentissage de ses paramètres. La fonction C peut prendre n’importe quelle forme de classifieur de l’état de l’art (réseau de neurones, SVM, arbre de décision, etc). L’encodeur images E I reçoit en entrée les images d’un ou plusieurs domaines source et produit leur représentation dans l’espace latent. La fonction F associée au domaine source D reçoit en entrée les représentations latentes ou vectorielles E I (I S ) des images du domaine D et produit en sortie leur transformation par la première fonction d’augmentation . La fonction C reçoit pour son entrainement, en entrée, Q% d’images cible encodées et augmentées et (100-Q)% de données cible encodées non augmentées E I (I S ), tel que 100≥Q>0. Les données source augmentées et non augmentées sont fournies itérativement en entrée pour l’entrainement de C, en alternance ou aléatoirement. Les données source encodées augmentées permettent à C d’apprendre à classifier des images du domaine cible, sans avoir jamais eu d’images du domaine cible lors de l’apprentissage de C. L’ajout d’une proportion strictement inférieure à 100% de données source non augmentées lors de l’apprentissage de C peut permettre une meilleure généralisation du classifieur en palliant aux erreurs possibles dans la représentation des données source augmentées par rapport au données cible. Ainsi, la fonction de classification C apprend notamment à classifier les encodages transformés par la fonction d’augmentation des images du domaine source. Ceci fonctionne d’une part parce que le réseau texte-image peut à la fois encoder du texte et des images dans un même espace latent et parce que cet espace latent est bien structuré grâce à l’utilisation de la distance cosinus durant son apprentissage. Ainsi, parce que la fonction d'augmentation est entraînée à transformer du texte représentatif du domaine source en texte représentatif du domaine cible, elle parvient à transformer, au moinspartiellement, une image du domaine source en son équivalent dans le domaine cible. Suite à l’apprentissage de la fonction de classification C, celle-ci est validée. Cette validation utilise en entrée un second ensemble d’images du domaine source différent de l’ensemble d’images du domaine source utilisées lors de son entrainement. On peut qualifier de premier ensemble d’images du domaine source l’ensemble d’images source servant à l’entrainement tel que décrit précédemment et de second ensemble d’images source l’ensemble d’images source servant à sa validation. Le second ensemble d’images source peut servir à l’optimisation des hyperparamètres, notamment pour l’arrêt de l’apprentissage. De plus, la fonction de classification peut utiliser la représentation E I (I S ) du second ensemble d’images source en tant que données de validation et non pas . Cela a pour effet d’éviter un sur-apprentissage de domaine et donc d’être plus généraliste pour plusieurs domaines. En effet, le domaine représenté par les données source augmentées reste légèrement différent du domaine cible, il est donc préférable de ne pas sur-apprendre dessus. L’initialisation de la fonction de classification peut être faite selon différentes manières : a) elle peut être réalisée de manière aléatoire, b) elle peut être réalisée de manière aléatoire et en faisant un pré-entrainement à partir de données génériques disponibles (par exemple sur des bases de données telles imageNet), encodées par l’encodeur image mais non transformées par la fonction d’augmentation, c) elle peut être réalisée selon a) ou b) suivie d’un pré-entrainement sur les images du domaine source encodées par l’encodeur image mais non transformées par la fonction d’augmentation. d) Enfin, elle peut être initialisée avec le classifieur dit « zéro shot », spécifique aux modèles texte-image. Selon cette variante, la fonction de classification est une fonction linéaire, représentée par une matrice de taille d * K avec d la dimension de l’espace latent et K le nombre de classes dans le problème de classification. L’initialisation peut consister à trouver les paramètres de cette matrice selon les sous-étapes suivantes : d 1 ) Créer une description textuelle pour chaque classe de notre problème de classification initial selon le format (si la langue de travail est l’anglais) « a photo of a # » où # est le nom de la classe (par ex. car, pedestrian, etc). d 2 ) Encoder ces phrases avec l’encodeur de texte de l’encodeur texte-image afin d’obtenir un vecteur associé à chaque phrase. On obtient ainsi K vecteurs de dimension d. d 3 ) Regrouper ces vecteurs au sein d’une matrice de taille d * K. Par construction cette matrice a les mêmes dimensions que la matrice recherchée pour la fonction de classification. La FIG. 3 représente un exemple de déploiement de la fonction de classification. Lors du déploiement ou de l’utilisation de la fonction de classification, on utilise la fonction de classification paramétrée tel que décrit précédemment. Les données du domaine cible I C sont encodées par l’encodeur texte-image à base de réseau neuronal et leur représentation E I (I C ) est rentrée dans la fonction de classification C. Selon un mode de réalisation, il est possible de disposer de données issues de plusieurs domaines sources. Selon ce mode de réalisation, lorsque l’on dispose de données issues de plusieurs domaines source, on peut déterminer une unique fonction de classification comme mentionné précédemment à partir des images des n domaines source. Lorsque l’on dispose d’images de n domaines sources, n étant supérieur ou égal à deux, -l’entrainement d’un premier réseau neuronal pour déterminer les paramètres d’une première fonction d’augmentation par domaine respectif, transforme les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance D entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte et augmenté par la première fonction d’augmentation, - l’entrainement du système de classification pour en déterminer ses paramètres, opère sur lesdites images des n domaines source ayant été encodées par l’encodeur image entrainé puis transformées par la première fonction d’augmentation correspondant à leur domaine respectif. La FIG. 4 illustre un exemple de représentation d’un encodeur image E I . Un encodeur image E I tel que décrit précédemment peut être constitué d’une pluralité de fonctions, et par exemple une alternance de fonctions linéaires et non linéaires représentées par les parties P1, P2 et P3 sur la FIG. 4 . On peut noter que l’encodeur visuel de la FIG. 5 peut être le même structurellement que celui utilisé dans les figures 1 à 3 décrites précédemment. L’encodeur E I comprend une pluralité de fonctions linéaires et non linéaires. Un tel encodeur image peut avoir différentes architectures : ResNet, EfficientNet, ViT (Vision Transformer)… On peut séparer l’encodeur en deux parties : représente le début de l’encodeur et représente le reste. Dans le cas où l’encodeur image est un ResNet, i.e. un réseau de neurones constitué de 4 blocs dits « résiduels », peut par exemple être le premier bloc de convolution, et est les blocs 2 à 4. L’image codée par l’encodeur , est donnée par la compisition de et : La fonction telle que décrite précédemment utilise les données représentées dans l’espace latent et non pas les données représentées dans des couches intermédiaires telles que utilisées par exemple par des applications de détection et de segmentation sémantique. Elle est donc compatible avec n’importe quelle tâche qui se branche sur l’espace latent, c’est-à-dire qui n’a besoin que des représentations du réseau texte-image des images. Par contre, les applications de détection et de segmentation sémantique utilisent généralement des représentations intermédiaires des images plutôt que la représentation dans l’espace latent. Elles peuvent par exemple utiliser des représentations 1 et 2 repectivement issues des parties 1 et 2 de la fonction de codage. Les algorithmes de détection et segmentation sémantique ont dans la majorité besoin de représentations multi échelles des images. Pour cela, ces algorithmes récupèrent les sorties de différentes couches de l’encodeur visuel, en amont de l’espace latent du réseau de neurones. Ainsi les données modifiées par la fonction ne sont pas utilisées par les algorithmes de détection et de segmentation sémantique. La présente divulgation propose donc de déterminer une seconde fonction d’augmentation adaptée notamment, mais pas exclusivement, à la détection et à la segmentation sémantique. Cette seconde fonction d’augmentation peut ainsi permettre de diminuer l’écart entre les données sources et les données cibles et d’apporter de la robustesse à la détection et à la segmentation sémantique d’images cibles à partir de fonctions entrainées sur des données source. La FIG. 5 illustre l’application d’une seconde fonction d’augmentation à la détection et à la segmentation sémantique. Pour modifier les images en amont de l’espace joint texte/image, on apprend une seconde fonction d’augmentation par image source . Cette fonction a pour but de mimer l’action de sur en modifiant l’image plus tôt dans l’encodeur visuel. Cette fonction d’augmentation s’intercale entre et et est optimisée de sorte que modifie la représentation intermédiaire de l’image de manière à rapprocher la représentation de l’image dans l’espace joint texte-image de la représentation de l’image modifiée par Contrairement à ce qui a été décrit précédemment où l’on apprenait une fonction d’augmentation pour tout un domaine, ici on apprend une seconde fonction d’augmentation par image du/des domaine(s) source(s). L’optimisation de la seconde fonction d’augmentation peut être donnée par la formule suivante : Un algorithme de détection ou de segmentation sémantique a typiquement besoin de représentations de l’image à divers endroits du réseau. Ainsi, pour une image du domaine cible, l’algorithme peut prendre en entrée (i) et (ii) . (i) correspond à la représentation bas niveau et (ii) correspond à la représentation haut niveau de . Avec l’ajout de , (i) devient et (ii) devient . Ainsi, les deux représentations de bénéficient de l’augmentation. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend la détermination d’une seconde représentation, ladite seconde représentation étant obtenue comme l’application de ladite fonction d’augmentation, issue dudit entrainement, à l’image du domaine cible encodée par le premier groupe de fonctions séquentielles puis par le second groupe de fonctions séquentielles. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend la détermination de n représentations,la représentation de rang n étant obtenue comme l’application de ladite fonction d’augmentation, issue dudit entrainement, à l’image du domaine cible encodée par le premier groupes de fonctions séquentielles puis par les n-1 groupes de fonctions séquentielles suivants, lorsque ledit ledit encodeur image comprend une pluralité de fonctions séquentielles séparées selon au moins n groupes. Lorsque l’on dispose de plusieurs domaines sources, comme décrit précédemment, on détermine une fonction par domaine source. La fonction dépend de la fonction , ainsi lorsque l’on apprend une fonction par domaine, on sélectionne la fonction parmi les n fonctions . La fonction de détection et de segmentation sémantique utilise en entrée pour effectuer la segmentation et la détection sémantique de l’image . Si une méthode de détection ou segmentation sémantique a besoin de représentations multi échelles des images, est à insérer dans l’encodeur image de telle manière à ce que les différentes représentations soient à prendre après l’introduction de l’augmentation dans l’encodeur. Ainsi ces représentations bénéficient également de l’augmentation. Par exemple, si l’encodeur visuel est constitué de 3 blocs , et , c’est-à-dire : , et si l’algorithme de détection ou de segmentation a besoin en entrée de 2 représentations et , alors la fonction se situe juste après . Ainsi l’algorithme de détection ou de segmentation prend bien en entrée uniquement des représentation augmentées (c’est-à-dire faisant intervenir ), qui sont dans le cas où se situe juste après : et . Les procédés tels que décrits précédemment ont été décrits à l’aide de fonctions et représentés ainsi sur les différentes figures 1 à 5. Ces procédés peuvent être mis en œuvre de manière séquentielle ou non. Le déploiement de la fonction de classification pouvant être réalisé suite à la détermination de la fonction et de l’entrainement de la fonction de classification. Le déploiement de la fonction de détection et segmentation sémantique pouvant être réalisé dès la détermination des fonctions et . La FIG. 6 représente un dispositif pouvant mettre en œuvre les procédés tels que décrits précédemment. Un tel dispositif peut disposer de l’architecture matérielle d’un ordinateur et comprendre notamment, un processeur 1, une mémoire vive 2, une mémoire morte 3 et une mémoire non volatile 4. Ils comportent en outre des moyens de communication 5, par exemple pour communiquer avec d’autres dispositifs et/ou une interface utilisateur 6. La mémoire morte 3 constitue un support d’enregistrement conforme à au moins un mode de réalisation de la présente divulgation, lisible par le processeur 1 et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur PROG conforme à au moins un mode de réalisation de la présente divulgation, comportant des instructions pour l’exécution d’étapes des procédés selon au moins un mode de réalisation de la présente divulgation. Le programme PROG définit des modules fonctionnels du dispositif. La FIG. 7 représente un mode de réalisation d’un système mettant en œuvre les modes de réalisation décrits précédemment. On comprend en effet à la lecture de la présente divulgation qu’elle peut être mise en œuvre dans des modules ou dispositifs uniques ou dans plusieurs dispositifs disjoints. A cet effet, le procédé de détermination des paramètres peut être mis en œuvre à partir de données sources telles que décrites précédemment, et de données cibles disponibles pour certains domaines. Une base de données 701 peut contenir des images de domaines sources préalablement enregistrées, et enrichies en fonction des besoins et des applications. La base de données 701 peut également comprendre des textes de domaines sources et des textes de domaines cibles comme décrits précédemment, pour un ou plusieurs domaines. Ceux-ci peuvent être avantageusement enrichis. La base de données peut également comprendre des images de domaines sources, utilisées notamment lors de l’entrainement de la fonction de classification. Le dispositif de traitement 702 peut également comprendre les encodeur texte et image . Ainsi, la fonction peut être préalablement déterminée à partir de cet ensemble de données cibles et le dispositif de classification peut être entrainé à partir des images des domaines source tel que décrit précédemment. On dispose alors d’un dispositif de classification entrainé pouvant être utilisé ultérieurement, par exemple dans un système embarqué sur de nouvelles images cible. Le dispositif 702, dont l’architecture matérielle peut correspondre au dispositif de la FIG. 6 , est donc configuré pour mettre en œuvre le procédé de détermination des paramètres du système de classification d’images cibles tel que décrit précédemment selon l’un quelconque de ses modes de réalisation. Un dispositif 704, dont l’architecture matérielle peut également prendre la forme d’un ordinateur et correspondre également à l’architecture matérielle de la FIG. 6 , peut être connectée au dispositif 702 par l’intermédiaire d’un réseau 705, qui peut être un réseau WIFI, LAN ou WAN de type cellulaire ou de tout autre type. Le dispositif 704 est connecté par l’intermédiaire d’un réseau, filaire ou sans fil, à un dispositif 703 de capture d’images. Selon certains modes de réalisation, plusieurs dispositifs de capture d’images peuvent être connectés au dispositif 704. Selon certains modes de réalisation, le dispositif 704 et le ou les dispositifs 703 forment un seul dispositif. Le dispositif 704 reçoit du dispositif 702 les paramètres du système de classification qu’il met en œuvre selon l’un quelconque des modes de réalisation de la présente divulgation. Le dispositif 702 reçoit les images cibles des moyens de capture 703 qu’il classifie selon la présente divulgation. Le dispositif 704 peut également mettre en œuvre la détermination de la représentation d’une ou plusieurs représentations d’une image source reçue par les moyens de capture 703. La fonction peut être déterminée par le dispositif de traitement 704, à partir de la fonction , de l’image source reçue, lorsque le dispositif comprend les encodeur texte et image .Le dispositif 704 peut mettre en œuvre le procédé de détection et de segmentation sémantique selon l’un des modes de réalisation décrits précédemment. Ce dispositif de classification ou de segmentation sémantique 704 peut être déployé dans des environnements réels tels que décrits précédemment, par exemple il peut être compris dans un dispositif embarqué, ou encore mobile, tel un drone, un satellite, ou tout objet survolant la terre ou une autre planète, ou environnement plus restreint, ce dispositif pouvant être équipé d’un ou plusieurs dispositifs d’acquisition ou capture d’images 703 ou pouvant recevoir les images d’un ou plusieurs dispositifs d’acquisition d’images 703. Un drone peut par exemple survoler une zone ravagée par des tempêtes, séismes ou incendies ou autres catastrophes naturelles pour en détecter des blessés et des chemins navigables que les secours ont besoin d’utiliser. Les données réelles représentatives de la zone ravagée ne sont bien entendues pas disponibles avant la catastrophe. Les données synthétiques représentatives de la zone ravagée suite à des scénarios représentatifs des différentes catastrophes ont servi à obtenir les paramètres du système de classification lors de son entrainement et sont enregistrées dans la base de données 701. Le procédé de classification ou de détection ou segmentation sémantique, tels que divulgués peuvent être embarqués sur le dispositif volant 704 et ainsi permettre la classification des objets et/ou leur détection et segmentation sémantique sur les images cibles réelles. Ceci permet avantageusement de disposer d’un système opérationnel lorsque les données synthétiques sont disponibles. Ainsi, on peut avantageusement déterminer des données synthétiques en avance de phase pour des zones sismiques par exemple ou pour des zones pouvant subir des incendies telles des forêts ou zones particulièrement exposées au réchauffement climatique. Ainsi, la présente divulgation peut s’appliquer à la détection d’objets dans une image représentative d’une vue aérienne, par exemple capturée à l’aide de moyens de capture embarqués dans un système aérien volant, le dispositif 704 et le dispositif 703 étant compris dans ce système aérien volant. Le dispositif 702 et la base de données 701 pouvant être embarqués dans le dispositif volant ou au sol et communiquant avec le dispositif volant à travers le réseau 705. Ainsi la présente divulgation peut concerner l’utilisation du procédé de détermination des paramètres d’un système de classification à la classification d’objets terrestres présents sur des images capturées par un dispositif volant. Par objet terrestre, on peut entendre des objets mobiles ou fixes, par exemple des véhicules, des personnes, des constructions, des animaux, des végétaux, des obstacles… A cette fin la présente divulgation peut concerner un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images représentatives d’une scène terrestre, afin de classer des éléments de ladite scène, lesdits éléments étant représentatifs d’objets mobiles, ou fixes, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source. Le domaine source pouvant être une modélisation ou une représentation synthétique, ou une simulation de potentielles des scènes terrestres comprenant une représentation synthétique ou modélisée ou figurative de la scène. Le procédé comprend : - un encodage d’une pluralité de paires de textes, chaque paire comprenant un texte dudit domaine source et un texte dudit domaine cible, par un encodeur basé réseau de neurones comprenant un encodeur image et un encodeur texte, préalablement entrainés et configurés pour encoder des paires de données texte et image , -un entrainement d’un premier réseau neuronal (F) pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation transformant les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance D entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte (E T ) et augmenté par la première fonction d’augmentation . - un entrainement dudit système de classification pour en déterminer ses paramètres, ledit entrainement opérant au moins sur lesdites images représentatives de scènes terrestres, ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation. La présente divulgation concerne également un procédé de classification d’images représentative de scènes terrestres, les images étant capturées par un dispositif de capture d’images, ledit procédé comprenant : - la classification desdites images capturées par au moins un système de classification entrainé par un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images capturées par un dispositif de capture d’images et représentatives d’une scène terrestre, afin de classer des éléments de ladite scène, lesdits éléments étant représentatifs d’objets mobiles, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source selon l’un des modes de réalisation divulgués, ladite classification associant une classe à une image capturée. Les classes pouvant être représentatives de catégorie de véhicules (voiture, char, camion), de végétaux (arbre, forêt, fleur…), de personnes (piétons, enfant, adulte), d’animaux (chien, chat, éléphant…). La présente divulgation peut également concerner l’utilisation de la détermination d’au moins une représentation d’une image d’un domaine cible, selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation lorsque le domaine cible représente un environnement terrestre afin de classer des objets dans ces images de l’environnement terrestre, ou de faire de la détection ou segmentation sémantique par exemple en cas de catastrophe naturelle. Les images peuvent également être capturées par un véhicule terrestre, la présente divulgation pouvant être utilisée pour la détermination d’au moins une représentation d’une image d’un environnement terrestre dans lequel se déplace un véhicule, selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation lorsque le domaine cible représente un environnement terrestre afin de classer des objets pouvant constituer des obstacles au déplacement du véhicule mobile dans cet environnement terrestre. Dans un tel mode de réalisation, le dispositif 704 peut être dans un dispositif terrestre, mobile ou non. La présente divulgation peut également concerner un procédé de segmentation sémantique d’une représentation d’une image terrestre issue d’un dispositif d’acquisition d’images d’un système mobile, dans lequel ladite représentation est obtenue par un procédé selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation. Dans le cas d’une application de la présente divulgation à la détection d’anomalies ou de défauts d’usure sur des pièces, ou encore au contrôle non destructif de pièces, le dispositif 704 et les moyens de capture 703 peuvent être déployés dans des usines de réparation ou maintenance de pièces. Les images source comprennent des images synthétiques représentatives d’anomalies ou d’usure des pièces à inspecter. Ainsi la présente divulgation peut concerner l’utilisation du procédé de détermination des paramètres d’un système de classification à la classification de défauts d’usure ou d’anomalies sur des pièces mécaniques ou électroniques, les images sources étant représentatives des pièces réelles, après fabrication et/ou après utilisation. A cette fin la présente divulgation peut concerner un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images représentatives de pièces mécaniques ou électroniques, afin de classer des défauts d’usure ou des anomalies sur les pièces, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source. Le domaine source pouvant être une modélisation ou une représentation synthétique, ou une simulation de potentielles anomalies ou défauts d’usure. Le procédé comprend : - un encodage d’une pluralité de paires de textes, chaque paire comprenant un texte dudit domaine source et un texte dudit domaine cible, par un encodeur basé réseau de neurones comprenant un encodeur image et un encodeur texte, préalablement entrainés et configurés pour encoder des paires de données texte et image , -un entrainement d’un premier réseau neuronal (F) pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation transformant les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance D entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte (E T ) et augmenté par la première fonction d’augmentation . - un entrainement dudit système de classification pour en déterminer ses paramètres, ledit entrainement opérant au moins sur lesdites images représentatives de pièces mécaniques ou électroniques, ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation. La présente divulgation concerne également un procédé de classification d’images représentative de pièces mécaniques ou électroniques, les images étant capturées par un dispositif de capture d’images, ledit procédé comprenant : - la classification desdites images capturées par au moins un système de classification entrainé par un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images d’un domaine cible ayant été capturées par un dispositif de capture d’images, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source selon l’un des modes de réalisation divulgués, ladite classification associant une classe à une image capturée. Les classes pouvant être représentatives d’un défaut d’usure ou d’une anomalie de la pièce. Lorsqu’une pièce présente plusieurs défauts, plusieurs classes correspondant chacune à un défaut, peuvent être attribuées à une même image. Grâce à un tel procédé, il est possible de détecter rapidement des défauts sur des pièces, le système ayant été préalablement entrainé, même lorsque la production ou l’utilisation des pièces n’est pas encore effective. La présente divulgation peut également concerner l’utilisation de la détermination d’au moins une représentation d’une image d’un domaine cible, selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation lorsque le domaine cible comprend des pièces mécaniques ou électroniques, afin de classer des défauts d’usure ou des anomalies dans ces images du domaine cible ou de faire de la détection ou segmentation sémantique. La présente divulgation pouvant être utilisée pour la détermination d’au moins une représentation d’une image représentative de pièces mécaniques ou électroniques, selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation afin de segmenter ou détecter des anomalies ou des défauts d’usure sur ces pièces. La présente divulgation peut également concerner un procédé de segmentation sémantique d’une représentation d’une image représentative de pièces mécaniques ou électroniques issues d’un dispositif d’acquisition d’images d’un système mobile, dans lequel ladite représentation est obtenue par un procédé selon l’un des modes de réalisation de la présente divulgation. Dans certains modes de réalisation, les dispositifs 702 et 704 peuvent être un seul dispositif. Ce dispositif peut comprendre les moyens de capture 703 et la base de données 701.Selon certains modes de réalisation, le dispositif 701 et le dispositif 702 sont compris dans un même dispositif. Selon certains modes de réalisation le dispositif 704 et le dispositif 703 sont compris dans un même dispositif. Procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images d’un domaine cible ayant été capturées par un dispositif de capture d’images, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source comprenant : - un encodage d’une pluralité de paires de textes, chaque paire comprenant un texte dudit domaine source et un texte dudit domaine cible, par un encodeur basé réseau de neurones comprenant un encodeur image et un encodeur texte, préalablement entrainés et configurés pour encoder des paires de données texte et image , - un entrainement d’un premier réseau neuronal (F) pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation transformant les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance D entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte ( ) et augmenté par la première fonction d’augmentation . - un entrainement dudit système de classification pour en déterminer ses paramètres, ledit entrainement opérant au moins sur lesdites images du domaine source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation. Procédé selon la revendication 1 dans lequel ledit entrainement dudit système de classification pour en déterminer ses paramètres, opère sur lesdites images du domaine source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation et sur les images du domaine source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé. Procédé selon la revendication 2 dans lequel lesdites images du domaine source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation et les images du domaine source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé, sont fournies itérativement, en alternance ou aléatoirement, lors dudit entrainement dudit système de classification. Procédé selon l’une des revendications précédentes tel que ladite première distance D s’exprime selon la formule suivante : Dans laquelle représente la première fonction d’augmentation représente l’encodeur texte représente le texte du domaine source représente le texte du domaine cible Procédé selon l’une des revendications 1 à 3 tel que ladite première distance D s’exprime selon la formule suivante : Dans laquelle représente la première fonction d’augmentation représente l’encodeur texte représente le texte du domaine source représente le texte du domaine cible représente un scalaire positif. Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant une initialisation du système de classification réalisée parmi l’une ou l’autre des méthodes suivantes : a) une méthode aléatoire, b) une méthode aléatoire combinée à un pré-entrainement à partir de données génériques disponibles, encodées par l’encodeur image mais non transformées par la première fonction d’augmentation, c) une méthode selon a) ou b) suivie d’un pré-entrainement sur les images sources encodées par l’encodeur image mais non transformées par la première fonction d’augmentation, d) une méthode initialisant un classifieur linéaire avec les poids du classifieur « zéro shot » des modèles texte-image. Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant une validation du système de classification à partir d’un second ensemble d’images du domaine source, un premier ensemble d’images du domaine source étant utilisé lors de l’entrainement dudit système de classification, ladite validation utilisant en entrée les images du second ensemble d’images du domaine source encodées par l’encodeur images. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel - ledit domaine cible comprend des images réelles obtenues par un dispositif de capture, - ledit domaine source comprend des images synthétiques choisies parmi l’une ou l’autre ou plusieurs parmi : - des images obtenues par simulation, - des images obtenues par des procédés d’intelligence artificielle générative, - des images réelles sur lesquelles des effets spéciaux ont été apportés - des images dessinées par un graphiste ou un peintre. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel, lorsque l’on dispose d’images de n domaines sources, n étant supérieur ou égal à deux, - ledit entrainement d’un premier réseau neuronal (F) pour déterminer des paramètres d’une première fonction d’augmentation par domaine source respectif, transforme les textes du domaine source en textes du domaine cible, cet entrainement étant fait en minimisant une première distance D entre le texte du domaine cible encodé et le texte du domaine source d’une même paire, encodé par l’encodeur texte (E T ) et augmenté par la première fonction d’augmentation - ledit entrainement dudit système de classification pour en déterminer ses paramètres, opère sur lesdites images des n domaines source ayant été encodées par ledit encodeur image entrainé puis transformées par ladite première fonction d’augmentation correspondant à leur domaine respectif. Procédé de classification d’images d’un domaine cible, lesdites images étant des images capturées par un dispositif de capture d’image, ledit procédé comprenant - la classification desdites images capturées par au moins un système de classification entrainé par un procédé de détermination des paramètres d’un système de classification d’images d’un domaine cible ayant été capturées par un dispositif de capture d’images, à partir d’une classification d’images d’au moins un domaine source selon l’une des revendications précédentes, ladite classification associant une classe à une image capturée.