# Étude Comparative des Méthodes de Classification Hiérarchique (Poster)

Edgar Remy, Axel Carlier, A. S. Chaine, Maxime Cauchoix

## ► To cite this version:

Edgar Remy, Axel Carlier, A. S. Chaine, Maxime Cauchoix. Étude Comparative des Méthodes de Classification Hiérarchique (Poster). ORASIS 2025, Jun 2025, Le Croisic, France. hal-05140980

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Submitted on 2 Jul 2025

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<figure><img src="image_1.png" /></figure>
# Étude Comparative des Méthodes de Classification Hiérarchique

¹ IRIT, Université de Toulouse, CNRS, Toulouse INP, Toulouse, France

² SETE, Université de Toulouse, CNRS, Moulis, France

## Introduction

La classification hiérarchique d'image consiste à prendre en compte la présence de relations hiérarchiques entre les classes et de les incorporer dans le processus d'entraînement du classifieur, dans le but d'augmenter les performances. Diverses méthodes de classification hiérarchiques existent dans la littérature, il n'existe cependant pas de revue systématique qui comparerait leurs performances sur des bases de données communes. Nous proposons donc la mise en place d'un banc d'essai de classification hiérarchique, afin de mettre en lumière les avantages et inconvénients des méthodes proposées dans la littérature.

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Hyménoptères :
333k images
2674 espèces
812 genres
72 familles

## Données

Au lieu d'utiliser des bases génériques comme ImageNet, nous nous appuyons sur des données où la hiérarchie taxonomique est directement liée à la similarité visuelle entre espèces.

Notre jeu de données porte sur les **Hyménoptères** (ordre d'insectes incluant les guêpes, abeilles, fourmis et apparentés) de France métropolitaine, avec plus de 333000 images, couvrant 2674 espèces, 812 genres et 72 familles, issues de la plateforme **GBIF** [4] et de données fournies par des experts : Entre 1 et 20 000 images par espèces, la médiane se situant à 32 images.

### visualisation hiérarchique

(proportionnel au nombre d'images)

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

## Résultats

Note: Ces résultats sont préliminaires, ils sont en cours de validation sur le jeu de données complet.

Au niveau des feuilles, les méthodes hiérarchiques (HCE et Soft labels [2], ainsi que LogicSeg [3]) ont de moins bonnes performances que les méthodes traditionnelles (BCE et CCE). Mais, à de plus hauts niveaux de l'arbre, les méthodes hiérarchiques démontrent un avantage.

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

pas de plus-value
au niveau de
l'espèce..

..mais un avantage
aux niveaux
supérieurs

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

Bien que LogicSeg sous-performe en termes de précision et F1-score, cette méthode se distingue par une plus petite erreur en termes de distance hiérarchique.

L'approche des Soft Labels accentue cette tendance encore davantage, avec un F1-score médiocre mais la plus petite sévérité d'erreur (la variation est cependant marginale).

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

## Méthode

Pour comparer les méthodes de classification hiérarchique, nous utilisons la librairie **PyTorch Image Models** pour entraîner un ResNet50 avec les bonnes pratiques de l'état de l'art [1]. Afin d'assurer une comparaison équitable, les approches hiérarchiques de la littérature ont été implémentées au sein de la même librairie. De plus, nous avons implémenté des métriques propres à ce type de problème, telle que la distance hiérarchique des erreurs (mistake severity) [2].

## Discussion

Nos résultats semblent indiquer une notion de compromis entre performances au niveau de l'espèce (feuilles de l'arbre taxonomique) et cohérence des erreurs d'un point de vue hiérarchique, c'est-à-dire de bonnes performances au niveau du genre ou de la famille (nœuds de groupes parents dans l'arbre taxonomique). La fonction de coût hiérarchique HCE semble par ailleurs proposer un bon compromis, en ne diminuant que peu le F1-score par rapport aux méthodes traditionnelles, tout en diminuant la sévérité hiérarchique des erreurs.

ORASIS 2025