FR 3148696 A1 20241115 FR 2304591 A 20230509 La présente invention concerne l’apprentissage d’un réseau de neurones utilisé pour la compression avec perte d’une image numérique. Une valeur de coefficient de pondération est obtenue (32) pour chaque pixel d’une image numérique courante d’un ensemble d’images numériques sur chacune desquelles est définie au moins une zone d’intérêt. Les valeurs des paramètres du réseau de neurones sont obtenues itérativement (33, 34, 35) par minimisation d’une valeur moyenne de fonctions de coût calculées à chaque itération pour chaque image numérique courante de l’ensemble et pour des valeurs courantes des paramètres du réseau de neurones. Ladite fonction de coût est définie par une somme d’une première donnée et d’une deuxième donnée, la première donnée étant représentative d’un nombre moyen de bits par pixel nécessaire pour encoder une image numérique courante et la deuxième donnée étant représentative d’une distorsion entre ladite image numérique courante et une image numérique reconstruite correspondante à l’image numérique courante. Figure pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif de compression avec pertes et relative à des zones d’intérêts d’images numériques utilisant des paramètres déterminés à partir d’un réseau de neurones . La présente invention concerne la compression avec pertes d’images numériques et la détection d’objets dans lesdites images numériques. Plus particulièrement, la présente invention concerne un procédé et dispositif de compression avec pertes et relative aux zones d’intérêts d’une image numérique utilisant des paramètres déterminés à partir d’un réseau de neurones. Arrière-plan technologique Il est connu de compresser (encoder) avec pertes des images numériques pour minimiser l’empreinte mémoire de ces images numériques lorsque ces images numériques sont stockées ou pour minimiser la quantité de bits, c’est-à-dire le débit, nécessaire pour transmettre ces images numériques entre deux dispositifs distants via un réseau de communication. Il existe de nombreux procédés de compression d’images avec pertes. Certains de ces procédés utilisent des réseaux de neurones pour déterminer des paramètres de codage utilisés par ces procédés de compression. Par ailleurs, il est commun d’appliquer un procédé de détection sur une image numérique reconstruite obtenue par décodage d’une image numérique compressée pour détecter des objets présents dans cette image numérique reconstruite. Le procédé de détection détermine des zones de l’image numérique reconstruite qui portent du contenu sémantique de cette image numérique reconstruite. Ces zones sont souvent appelées zones d’intérêt ou objets de l’image numérique reconstruite. Lorsqu’un procédé de détection est appliqué sur une image numérique reconstruite, il peut se produire des erreurs de détection qui n’existent pas lorsque ce procédé de détection est appliqué sur l’image numérique originale. Ces erreurs de détection sont dues à des dégradations de l’image numérique reconstruite provoquées par la compression avec pertes de l’image numérique originale. Un objet de la présente invention est de fournir un procédé de compression avec pertes d’une image numérique qui dégrade peu les performances d’un procédé de détection appliqué sur une image numérique reconstruite. Selon un premier aspect, la présente invention concerne un procédé de compression avec pertes d’une image numérique utilisant des paramètres de codage déterminés à partir d’un réseau de neurones, ledit procédé comprenant une phase d’apprentissage permettant de déterminer des valeurs des paramètres du réseau de neurones qui comprend les étapes suivantes pour un ensemble d’images numériques courantes : a) obtention d’une valeur de coefficient de pondération pour chaque pixel de chaque image numérique courante dudit ensemble d’images numériques courantes, ladite valeur de coefficient de pondération dépendant de l’appartenance du pixel d’une image numérique courante à une zone d’intérêt définie dans ladite image numérique courante ; b) sélection de valeurs courantes des paramètres du réseau de neurones ; c) obtention d’une valeur d’une fonction de coût pour chaque image numérique courante de l’ensemble d’images numériques courantes, ladite fonction de coût étant définie par une somme d’une première donnée et d’une deuxième donnée, lesdites première et deuxième données étant évaluées pour lesdites valeurs courantes desdits paramètres du réseau de neurones, la première donnée étant représentative d’un nombre moyen de bits par pixel nécessaire pour encoder ladite image numérique courante en utilisant les valeurs courantes desdits paramètres du réseau de neurones et la deuxième donnée étant représentative d’une distorsion entre ladite image numérique courante et une image numérique reconstruite à partir des valeurs courantes desdits paramètres du réseau de neurones, ladite deuxième donnée étant dépendante des valeurs des coefficients de pondération ; d) calcul d’une valeur moyenne des valeurs de fonctions de coût obtenues ; e) détermination de valeurs de pas selon une méthode de descente de gradient utilisée pour minimiser la valeur moyenne des fonctions de coût, chaque valeur de pas étant utilisée pour modifier une valeur courante d’un paramètre du réseau de neurones ; les étapes c), d) et e) sont itérées tant qu’une condition d’arrêt de la méthode de descente de gradient n’est pas vérifiée. Le phase d’apprentissage permet de déterminer des valeurs des paramètres du réseau de neurones par une méthode de descente de gradient utilisée pour minimiser une valeur moyenne de fonctions de coût calculées pour des images numériques courantes d’un ensemble d’images numériques. Le réseau de neurones est alors entrainé et peut-être utilisé dans une phase de production au cours de laquelle une image numérique à compresser est encodée selon ses zones d’intérêt à partir de paramètres de codage obtenus à partir du réseau de neurones entrainé. Selon une variante, la deuxième donnée est une erreur quadratique moyenne qui mesure la distorsion entre une image numérique courante et une image numérique reconstruite correspondante à l’image numérique courante. Selon une variante, la valeur d’un coefficient de pondération correspondant à un pixel appartenant à une zone d’intérêt d’une image numérique courante est supérieure à une valeur d’un coefficient de pondération correspondant à un pixel n’appartenant pas à une zone d’intérêt de ladite image numérique courante. Selon une variante, plusieurs zones d’intérêt étant définies dans une image numérique courante, des valeurs de coefficients de pondération correspondantes à des pixels, dits premiers pixels, appartenant auxdites zones d’intérêt de ladite image numérique courante sont fixées pour qu’une distorsion calculée entre les premiers pixels de ladite image numérique courante et les premiers pixels de ladite image numérique reconstruite n’excède pas une valeur seuil et les valeurs de coefficients de pondération correspondantes à des pixels, dits deuxièmes pixels, n’appartenant pas auxdites zones d’intérêt de ladite image numérique courante sont fixées de manière à répartir des erreurs de compression sur les deuxièmes pixels. Selon une variante, des valeurs de coefficients de pondération correspondantes à des pixels appartenant à une zone d’intérêt de ladite image numérique courante sont fixées pour qu’une distorsion calculée entre les pixels de ladite zone d’intérêt de ladite image numérique courante et les pixels de ladite zone d’intérêt de ladite image numérique reconstruite n’excède pas une valeur de seuil. Selon une variante, les valeurs de coefficients de pondération sont mis en correspondance avec une carte de segmentation représentant des zones d’intérêt dans une image numérique courante, ladite carte de segmentation peut être obtenue par un procédé de segmentation de ladite image numérique courante. Selon un deuxième aspect, la présente invention concerne un dispositif de compression avec pertes d’une image numérique comprenant des moyens pour mettre en œuvre des étapes du procédé selon le premier aspect de la présente invention. Selon un troisième aspect, la présente invention concerne un véhicule comprenant au moins un capteur et le dispositif précédent. Selon un quatrième aspect, la présente invention concerne un produit programme d’ordinateur comportant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes des procédés selon le premier aspect lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. Un tel programme d’ordinateur peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme d’un code source, d’un code objet, ou d’un code intermédiaire entre un code source et un code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, la présente invention concerne 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 selon le premier aspect de la présente invention. D’une part, le support d’enregistrement peut être n’importe quel entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu’une mémoire ROM, un CD-ROM ou une mémoire ROM de type circuit microélectronique, ou encore un moyen d’enregistrement magnétique ou un disque dur. D’autre part, ce support d’enregistrement peut également être un support transmissible tel qu’un signal électrique ou optique, un tel signal pouvant être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio classique ou hertzienne ou par faisceau laser autodirigé ou par d’autres moyens. Le programme d’ordinateur selon la présente invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d’enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme d’ordinateur est incorporé, le circuit intégré étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l’exécution du procédé en question. Brève description des figures D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description des modes de réalisation non limitatifs de la présente invention ci-après, en référence aux figures 1 à 3 annexées, sur lesquelles : illustre schématiquement le processus de compression avec pertes d’une image numérique utilisant des paramètres de codage déterminés à partir d’un réseau de neurones selon un exemple particulier et non limitatif de la présente invention. illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de compression avec pertes d’une image numérique utilisant des paramètres de codage déterminés à partir d’un réseau de neurones selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention ; illustre schématiquement un dispositif de compression avec pertes d’une image numérique utilisant des paramètres déterminés à partir d’un réseau de neurones selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Des procédés et dispositifs vont maintenant être décrits dans ce qui va suivre en référence conjointement aux figures 1 à 3. Le processus de compression avec pertes comporte une phase d’apprentissage au cours de laquelle le réseau de neurones est entrainé et une phase de production au cours de laquelle l’image numérique originale est compressée à partir de paramètres de codage déterminés à partir du réseau de neurones entrainé. La phase d’apprentissage comprend une suite d’opérations appliquées à un ensemble de N images numériques courantes ( issu par exemple de la banque d’images BDD100K associée à un fichier d’annotation qui comporte des informations définissant au moins une zone d’intérêt pour au moins une image numérique courante . Dans une première opération, une valeur de coefficient de pondération est obtenue pour chaque pixel de chaque image numérique courante de l’ensemble d’images courantes la valeur de coefficient de pondération dépendant de l’appartenance du pixel d’une image numérique courante à une zone d’intérêt définie dans ladite image numérique courante . Selon une variante, la définition d’une zone d’intérêt d’une image numérique courante est obtenue à partir du fichier d’annotation associé à la banque d’images BDD100K. Dans une deuxième opération, des valeurs courantes initiales des paramètres du réseau de neurones sont sélectionnées. Selon une variante, les valeurs courantes initiales sont sélectionnées aléatoirement. Dans une troisième opération, une valeur d’une fonction de coût L est obtenue pour chaque image numérique courante de l’ensemble d’images courantes. Ladite fonction de coût L est définie par une somme d’une première donnée R et d’une deuxième donnée D. La première donnée R est représentative d’un nombre moyen de bits par pixel nécessaire pour encoder ladite image numérique courante en utilisant les valeurs courantes desdits paramètres du réseau de neurones et la deuxième donnée D est représentative d’une distorsion entre ladite image numérique courante et une image numérique reconstruite à partir des valeurs courantes desdits paramètres du réseau de neurones. La deuxième donnée D est dépendante des valeurs des coefficients de pondération . Dans une quatrième opération, une valeur moyenne des fonctions de coût L obtenues est calculée. Dans une cinquième opération, des valeurs de pas sont déterminées selon une méthode de descente de gradient utilisée pour minimiser la valeur moyenne des fonctions de coût L, chaque valeur de pas étant utilisée pour modifier une valeur courante d’un paramètre du réseau de neurones. Les troisième, quatrième et cinquième opérations sont itérées tant qu’une condition d’arrêt de la méthode de descente de gradient n’est pas vérifiée. La méthode de gradient pour déterminer des paramètres par minimisation d’une fonction de coût est très largement connu de l’homme du métier. On peut se référer par exemple au lien suivant pour plus d détails : https ://moodle.luniversitenumerique.fr/pluginfile.php/585/mod_resource/content/1/S2b-descente.pdf. Selon une variante, une condition d’arrêt de la méthode de descente de gradient est un nombre d’itérations prédéterminé. Selon une variante, après chaque itération de la méthode de descente de gradient, les valeurs de pas sont comparées à des valeurs seuil et si toutes ces valeurs de pas sont inférieures aux valeurs de seuil, une condition d’arrêt de la méthode de descente de gradient est vérifiée. Selon une variante, la deuxième donnée D est une erreur quadratique moyenne qui mesure la distorsion entre une image numérique courante et une image reconstruite correspondante à l’image numérique courante. Par exemple, dans le cas où l’image numérique courante est une image numérique couleur comprenant composantes , par exemple =3 composantes RGB (pour Red, Green, Blue, en français rouge, vert, bleu), la fonction de coût L est donnée par : avec H le nombre de lignes de l’image numérique courante , W le nombre de colonnes de l’image numérique courante , une valeur d’un pixel d’une composante de l’image numérique courante et une valeur d’un pixel d’une composante de l’image reconstruite . Selon une variante, la valeur d’un coefficient de pondération correspondant à un pixel appartenant à une zone d’intérêt d’une image numérique courante est supérieure à une valeur d’un coefficient de pondération correspondant à un pixel n’appartenant pas à une zone d’intérêt de ladite image numérique courante . Cette variante permet d’assigner plus de bits pour compresser les zones d’intérêt d’une image numérique courante et moins de bits pour compresser les zones de ladite image numérique courante qui présentent moins d’intérêt. En d’autres termes, cette variante permet de concentrer la majorité des bits pour la compression des zones d’intérêt d’une image numérique courante au détriment du reste de ladite image numérique courante qui présente moins d’intérêt c’est-à-dire moins de contenu sémantique. En effet, plus la valeur d’un coefficient de pondération est importante et plus le débit (première donnée D) et la qualité visuelle d’une mage reconstruite sont importants. Pour limiter la distorsion causée par la compression dans les zones d’intérêt de ladite image numérique courante , les coefficients de pondération des pixels appartenant à ces zones auront alors des valeurs importantes comparées à celles des coefficients de pondération des pixels n’appartenant pas à ces zones. A l’opposé, plus la valeur d’un coefficient de pondération est faible et plus le débit (première donnée D) et la qualité visuelle de ladite image reconstruite sont faibles. Des distorsions de compression des pixels n’appartenant pas à des zones d’intérêt de ladite image numérique courante seront présentes mais peut gênantes car ces zones ne portent pas le contenu sémantique de ladite image numérique courante . Selon la présente invention, il est donc avantageux d’assigner des valeurs aux coefficients de pondération associés aux pixels d’une image numérique courante en fonction de l’appartenance de ces pixels à des zones d’intérêt de ladite image numérique courante . Selon une variante, plusieurs zones d’intérêt étant définies dans une image numérique courante , des valeurs de coefficients de pondération correspondantes à des pixels, dits premiers pixels, appartenant auxdites zones d’intérêt de ladite image numérique courante sont fixées pour qu’une distorsion calculée entre les premiers pixels de ladite image numérique courante et les premiers pixels de ladite image numérique reconstruite n’excède pas une valeur seuil et les valeurs de coefficients de pondération correspondants à des pixels, dits deuxièmes pixels, n’appartenant pas auxdites zones d’intérêt de ladite image numérique courante sont fixées de manière à répartir des erreurs de compression sur lesdits deuxièmes pixels. Selon une variante, des valeurs de coefficients de pondération correspondantes à des pixels appartenant à une zone d’intérêt d’une image numérique courante sont fixées pour qu’une distorsion calculée entre les pixels de ladite zone d’intérêt de ladite image numérique courante et les pixels de ladite zone d’intérêt de ladite image numérique reconstruite n’excède pas une valeur de seuil. Selon une variante, les valeurs de coefficients de pondération sont mis en correspondance avec une carte de segmentation représentant les zones d’intérêt dans une image numérique courante. Ladite carte de segmentation peut être obtenue par un procédé de segmentation de ladite image numérique courante. Selon une variante, les valeurs de coefficients de pondération sont saisies par un utilisateur. Selon une variante, les valeurs de coefficients de pondération sont différents en fonction du type de zone d’intérêt, par exemple si on souhaite plus comprimer certains objets que d’autres. Selon une variante, le processus de compression est issu sde l’article de Renjie Zou et al. intitulée « The Devil Is in the Details : Window-based Attention For Image Compression » (https://arxiv.org/pdf/2203.08450.pdf). illustre schématiquement le processus de compression avec pertes d’une image numérique utilisant des paramètres de codage déterminés à partir d’un réseau de neurones défini selon un exemple particulier et non limitatif de la présente invention. Le processus de compression avec pertes d’une image numérique comporte un encodeur 10, un prédicteur entropique 11 mettant en œuvre un réseau de neurones et un décodeur 12. Lors de la phase d’apprentissage un ensemble d’images numériques courantes est considéré. Chaque image numérique courante dudit ensemble est considérée tour à tour. L’encodeur 10 comprend un diviseur d’une image numérique courante en patches (zones de l’image) et un extracteur de caractéristiques qui extrait un tenseur de caractéristiques à partir des patches de l’image numérique courante . L’encodeur 10 comprend également une succession de couches de traitement. Chaque couche de traitement applique une transformation au tenseur de caractéristiques en entrée de cette couche de traitement et sur-échantillonne le tenseur de caractéristiques transformé. L’encodeur 10 produit en sortie un tenseur de caractéristiques Le prédicteur entropique 11 prédit une distribution de probabilité du tenseur de caractéristiques en sortie de l’encodeur 10 pour des valeurs courantes des paramètres du réseau de neurones. Ce prédicteur entropique 11 génère des valeurs courantes de paramètres de codage entropique aussi appelés paramètres entropiques qui correspondent à des paramètres d’une densité de probabilité captant des statistiques du tenseur de caractéristiques . Selon une variante, les paramètres entropiques correspondent à une moyenne et un écart type d’une fonction gaussienne. Les détails de ce prédicteur entropique sont décrits dans l’article de David Minnen et al. intitulé « Channel-wise autoregressive entropy models for learned image compression” (In ICIP, 2020). Selon d’autres variantes, les paramètres entropiques correspondent aux paramètres d’une mixture de fonctions gaussiennes. Selon d’autres variantes, les paramètres entropiques correspondent aux paramètres d’une mixture de fonctions gaussiennes, laplaciennes et logistiques. Le tenseur de caractéristiques est quantifié par un quantificateur 13 et un tenseur de caractéristiques quantifié est obtenu en sortie de ce quantificateur 13 Le tenseur de caractéristiques quantifié est alors encodé par un codeur 14. Selon une variante, le tenseur de caractéristiques est encodé en binaire par la méthode du codage arithmétique (en anglais Arithmetic coding) prenant en entrée les valeurs courantes les paramètres entropiques . Selon une variante, le tenseur de caractéristiques est encodé par une méthode de codage entropique telle que par exemple la méthode ANS (de l’anglais Asymmetric Numeral System en français système numérique asymétrique). Le tenseur de caractéristiques quantifié codé est décodé par un décodeur 15 prenant en entrée les valeurs courantes des paramètres entropiques . Selon une variante, le tenseur de caractéristiques quantifié codé est décodé par en binaire par la méthode du codage arithmétique. Selon une variante, le tenseur de caractéristiques quantifié codé est décodé par une méthode de décodage entropique telle que par exemple la méthode ANS. Un tenseur de caractéristiques est alors obtenu. Selon une variante, le tenseur de caractéristiques est égal au tenseur de caractéristiques quantifié décodé en sortie du décodeur 15. Selon une variante, le tenseur de caractéristiques est obtenu en ajoutant le tenseur de caractéristiques quantifié décodé en sortie du décodeur 15 à un résidu r obtenu par le prédicteur entropique 11 à partir des valeurs courantes des paramètres entropiques . Le tenseur de caractéristiques est présentée en entrée du décodeur 12. Le décodeur 12 est le symétrique de l’encodeur 10. Il comporte une succession de couches de traitement. Chaque couche de traitement applique une transformation au tenseur de caractéristiques en entrée de cette couche de traitement et sous-échantillonne le tenseur de caractéristiques transformé. Le décodeur 12 comprend également un reconstructeur qui obtient une image reconstruite à partir du tenseur de caractéristiques en sortie de la succession de couches de traitement. Une fonction de coût L est alors obtenue pour les valeurs courantes des paramètres du réseau de neurones. Une fonction de coût est ainsi obtenue pour chaque image numérique courante dudit ensemble pour lesdites valeurs courantes des paramètres du réseau de neurones. Une valeur moyenne des fonctions de coût obtenues est calculées pour les images numériques courantes dudit ensemble. Des valeurs de pas sont déterminés selon une méthode de descente de gradient utilisée pour minimiser la valeur moyenne des fonctions de coût, chaque valeur de pas étant utilisée pour modifier une valeur courante d’un paramètre du réseau de neurones. Les valeurs des paramètres du réseau de neurones sont alors obtenues par itération successive, à chaque itération des valeurs courantes des paramètres du réseau de neurones sont modifiées selon des valeurs de pas qui deviennent de plus en plus petites au fil des itérations. Les itérations (la phase d’apprentissage) cessent lorsqu’une condition d’arrêt est vérifiée comme expliqué ci-dessus. Lors de la phase de production, une image numérique à compresser est présentée en entrée du codeur 10. Un tenseur de caractéristiques quantifié et des valeurs de paramètres entropiques sont obtenus à partir du prédicteur entropique 11 entrainé de manière à minimiser la fonction de coût L. Ce tenseur de caractéristiques quantifié et les valeurs des paramètres entropiques peuvent être compressés par le codeur 14 et transmis à destination d’un décodeur qui comprendrait alors le décodeur 15 et le décodeur 12. Par exemple, les valeurs des paramètres entropiques peuvent être transmis en tant que métadonnée. Un tenseur de caractéristiques quantifié et codé est décodé par le décodeur 15 et présenté en entrée du décodeur 12. L’image reconstruite est alors obtenue en sortie du décodeur 12. illustre un organigramme des différentes étapes d’un procédé de compression avec pertes d’une image numérique utilisant des paramètres déterminés à partir d’un réseau de neurones selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le procédé de compression avec pertes comporte une phase d’apprentissage au cours de laquelle le réseau de neurones est entrainé. La phase d’apprentissage comprend des étapes appliquées à un ensemble de N numériques courantes ( . Au moins une zone d’intérêt est définie par image numérique courante . Dans la première étape 31, une valeur de coefficient de pondération est obtenue pour chaque pixel de chaque image numérique courante de l’ensemble d’images courantes, la valeur de coefficient de pondération dépendant de l’appartenance du pixel d’une image numérique courante à une zone d’intérêt définie dans ladite image numérique courante. Dans la deuxième étape 32, des valeurs courantes initiales des paramètres du réseau de neurones sont sélectionnées. Dans une troisième étape 33, une valeur d’une fonction de coût L est obtenue pour chaque image numérique courante de l’ensemble d’images courantes. Ladite fonction de coût L est définie par une somme d’une première donnée R et d’une deuxième donnée D. Les première R et deuxième D données sont évaluées pour des valeurs courantes desdits paramètres du réseau de neurones. Dans une quatrième étape 34, une valeur moyenne des fonctions de coût L obtenues est calculée. Dans une cinquième étape 35, des valeurs de pas sont déterminées selon une méthode de descente de gradient utilisée pour minimiser la valeur moyenne des fonctions de coût L, chaque valeur de pas étant utilisée pour modifier une valeur courante d’un paramètre du réseau de neurones. Les troisième, quatrième et cinquième étapes sont itérées tant qu’une condition d’arrêt de la méthode de descente de gradient n’est pas vérifiée. illustre schématiquement un dispositif de compression avec pertes d’une image numérique utilisant des paramètres déterminés à partir d’un réseau de neurones selon un exemple de réalisation particulier et non limitatif de la présente invention. Le dispositif 200 est par exemple configuré pour la mise en œuvre d’au moins une des étapes du procédé décrit en regard de la . Des exemples d’un tel dispositif 200 comprennent, sans y être limités, un serveur, un ordinateur, un équipement électronique embarqué tel qu’un ordinateur de bord d’un véhicule, un calculateur électronique tel qu’une UCE (« Unité de Commande Electronique »), un téléphone intelligent (de l’anglais « smartphone »), une tablette, un ordinateur portable. Les éléments du dispositif 200, individuellement ou en combinaison, peuvent être intégrés dans un unique circuit intégré, dans plusieurs circuits intégrés, et/ou dans des composants discrets. Le dispositif 200 peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques ou de modules logiciels (ou informatiques) ou encore d’une combinaison de circuits électroniques et de modules logiciels. Selon différents modes de réalisation particuliers, le dispositif 200 est couplé en communication avec d’autres dispositifs ou systèmes similaires, par exemple par l’intermédiaire d’un bus de communication ou au travers de ports d’entrée / sortie dédiés. Le dispositif 200 comprend un (ou plusieurs) processeur(s) 201 configurés pour exécuter des instructions pour la réalisation des étapes du procédé et/ou pour l’exécution des instructions du ou des logiciels embarqués dans le dispositif 200. Le processeur 201 peut inclure de la mémoire intégrée, une interface d’entrée/sortie, et différents circuits connus de l’homme du métier. Le dispositif 200 comprend en outre au moins une mémoire 202 correspondant par exemple à une mémoire volatile et/ou non volatile et/ou comprend un dispositif de stockage mémoire qui peut comprendre de la mémoire volatile et/ou non volatile, telle que EEPROM, ROM, PROM, RAM, DRAM, SRAM, flash, disque magnétique ou optique. Le code informatique du ou des logiciels embarqués comprenant les instructions à charger et exécuter par le processeur est par exemple stocké sur la mémoire 202. Selon un mode de réalisation particulier et non limitatif, le dispositif 200 comprend un bloc 203 d’éléments d’interface pour communiquer avec des dispositifs externes ou encore un serveur distant ou un équipement embarqué dans un autre véhicule tels que, par exemple, des capteurs, des systèmes de navigation et/ou d’aide à la conduite, ou encore un lecteur de communication en champ proche ou un récepteur radio. Les éléments d’interface du bloc 203 comprennent une ou plusieurs des interfaces suivantes : interface radiofréquence RF, par exemple de type Bluetooth® ou Wi-Fi®, LTE (de l’anglais « Long-Term Evolution » ou en français « Evolution à long terme »), LTE-Advanced (ou en français LTE-avancé) ; interface USB (de l’anglais « Universal Serial Bus » ou « Bus Universel en Série » en français) ; interface HDMI (de l’anglais « High Definition Multimedia Interface », ou « Interface Multimedia Haute Definition » en français) ; interface LIN (de l’anglais « Local Interconnect Network », ou en français « Réseau interconnecté local »). Selon une variante, le dispositif 200 comprend une interface de communication 204 qui permet d’établir une communication avec d’autres dispositifs via un canal de communication 205. L’interface de communication 204 correspond par exemple à un transmetteur configuré pour transmettre et recevoir des informations et/ou des données via le canal de communication 205 tels que des évènements extérieurs pris en considération par le dispositif 200 pour la mise en œuvre du procédé de la . L’interface de communication 204 correspond par exemple à un réseau filaire de type CAN (de l’anglais « Controller Area Network » ou en français « Réseau de contrôleurs »), CAN FD (de l’anglais « Controller Area Network Flexible Data-Rate » ou en français « Réseau de contrôleurs à débit de données flexible »), FlexRay (selon la norme ISO 17458) ou Ethernet (selon la norme ISO/IEC 802.3). Selon un mode de réalisation particulier supplémentaire, le dispositif 200 peut fournir des signaux de sortie à un ou plusieurs dispositifs externes, tels qu’un écran d’affichage, un ou des haut-parleurs et/ou d’autres périphériques via respectivement des interfaces de sortie non représentées. La présente invention concerne également un véhicule, par exemple automobile ou plus généralement un véhicule à moteur terrestre, comprenant un capteur configuré en tant que détecteur d’objets et le dispositif 200 de la . Selon une variante, au moins un capteur est embarqué dans le véhicule et ledit au moins un capteur est configuré pour détecter des objets localisés dans l’environnement du véhicule, c’est-à-dire des objets localisés autour du véhicule dans un rayon déterminé correspondant au champ de détection associé de chaque capteur. Le ou les capteurs correspondent par exemple à un ou plusieurs LIDARs (de l’anglais « Light Detection And Ranging », ou « Détection et estimation de la distance par la lumière » en français). Bien entendu, la présente invention ne se limite pas aux modes de réalisation et autres exemples ou variantes décrits ci-avant mais s’étend à tous modes et/ou variante de réalisation qui aurait la même portée. Procédé de compression avec pertes d’une image numérique utilisant des paramètres de codage déterminés à partir d’un réseau de neurones, ledit procédé comprenant une phase d’apprentissage permettant de déterminer des valeurs des paramètres du réseau de neurones qui comprend les étapes suivantes pour un ensemble d’images numériques courantes : a) obtention (31) d’une valeur de coefficient de pondération pour chaque pixel de chaque image numérique courante dudit ensemble d’images numériques courantes, ladite valeur de coefficient de pondération dépendant de l’appartenance du pixel d’une image numérique courante à une zone d’intérêt définie dans ladite image numérique courante ; b) sélection (32) de valeurs courantes des paramètres du réseau de neurones ; c) obtention (33) d’une valeur d’une fonction de coût pour chaque image numérique courante de l’ensemble d’images numériques courantes, ladite fonction de coût étant définie par une somme d’une première donnée et d’une deuxième donnée, lesdites première et deuxième données étant évaluées pour lesdites valeurs courantes desdits paramètres du réseau de neurones, la première donnée étant représentative d’un nombre moyen de bits par pixel nécessaire pour encoder ladite image numérique courante en utilisant les valeurs courantes desdits paramètres du réseau de neurones et la deuxième donnée étant représentative d’une distorsion entre ladite image numérique courante et une image numérique reconstruite à partir des valeurs courantes desdits paramètres du réseau de neurones, ladite deuxième donnée étant dépendante des valeurs des coefficients de pondération ; d) calcul (34) d’une valeur moyenne des valeurs des fonctions de coût obtenues ; e) détermination (35) de valeurs de pas selon une méthode de descente de gradient utilisée pour minimiser la valeur moyenne des fonctions de coût, chaque valeur de pas étant utilisée pour modifier une valeur courante d’un paramètre du réseau de neurones ; les étapes c, d) et e) sont itérées tant qu’une condition d’arrêt de la méthode de descente de gradient n’est pas vérifiée. Procédé selon la revendication 1, pour lequel la deuxième donnée est une erreur quadratique moyenne qui mesure la distorsion entre d’une image numérique courante et d’une image numérique reconstruite correspondante à l’image numérique courante. Procédé selon la revendication 1 ou 2, pour lequel la valeur d’un coefficient de pondération correspondant à un pixel appartenant à une zone d’intérêt d’une image numérique courante est supérieure à une valeur d’un coefficient de pondération correspondant à un pixel n’appartenant pas à une zone d’intérêt de ladite image numérique courante. Procédé selon la revendication 3, pour lequel plusieurs zones d’intérêt étant définies dans une image numérique courante, des valeurs de coefficients de pondération correspondantes à des pixels, dits premiers pixels, appartenant auxdites zones d’intérêt de ladite image numérique courante sont fixées pour qu’une distorsion calculée entre les premiers pixels de ladite image numérique courante et les premiers pixels de ladite image numérique reconstruite n’excède pas une valeur seuil et les valeurs de coefficients de pondération correspondantes à des pixels, dits deuxièmes pixels, n’appartenant pas auxdites zones d’intérêt de ladite image numérique courante sont fixées de manière à répartir des erreurs de compression sur les deuxièmes pixels. Procédé selon la revendication 3, pour lequel des valeurs de coefficients de pondération correspondantes à des pixels appartenant à une zone d’intérêt de ladite image numérique courante sont fixées pour qu’une distorsion calculée entre les pixels de ladite zone d’intérêt de ladite image numérique courante et les pixels de ladite zone d’intérêt de ladite image numérique reconstruite n’excède pas une valeur de seuil. Procédé selon l’une des revendications précédentes, pour lequel les valeurs de coefficients de pondération sont mis en correspondance avec une carte de segmentation représentant des zones d’intérêt dans une image numérique courante, ladite carte de segmentation peut être obtenue par un procédé de segmentation de ladite image numérique courante. Dispositif (200) de compression avec pertes d’une image numérique comprenant des moyens pour mettre en œuvre des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Véhicule comprenant au moins un capteur et le dispositif (200) selon la revendication 7. Produit programme d’ordinateur comportant des instructions adaptées pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une des revendications 1 à 6, lorsque le programme d’ordinateur est exécuté par au moins un processeur. 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 selon l’une des revendications 1 à 6.