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# Suivi et identification temps-fréquence bioacoustique par transfert learning sur YOLO : gestion des chorus

Nicolas Deloustal, Stéphane Chavin, Hervé Glotin

## ► To cite this version:

Nicolas Deloustal, Stéphane Chavin, Hervé Glotin. Suivi et identification temps-fréquence bioacoustique par transfert learning sur YOLO : gestion des chorus. LIS; DYNI LIS; UTLN; CNRS. 2023. hal-05009994v2

HAL Id: hal-05009994

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Submitted on 21 Jul 2025

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# Suivi et identification temps-fréquence bioacoustique par transfert deep learning sur YOLO : gestion des chorus

DELOUSTAL Nicolas, CHAVIN Stéphane, GLOTIN Hervé

Technical Report DYNILIS UTLN CNRS 20230119

## Remerciements

Ce rapport de recherche bénéficie de l'environnement et certains des algorithmes développés dans le cadre de la Chaire nationale en IA, Bioacoustique ADSIL, co-financée par l'ANR, l'AID et la DGA, PI Glotin, 2021-2025, ANR-20-CHIA-0014-01.

This work received financial support from the France 2030, PIA3 PSI-BIOM, operated by ADEME, grant 2182D0406-A. It is also part of the National Agency for Research and the Future Investment Program integrated into France 2030, Terra Forma project, ANR-21-ESRE-0014. It is also partly granted by the ANR SYLVANIA ANR-21-CE04-0019.
# Sommaire

**Introduction** 3

**Méthode** 4

Description des données 4

Traitement des données 4

Augmentation des données 6

Evaluation du modèle 7

**Résultats** 8

Prédictions sur les données de terrains 8

Matrice de confusion 9

Score F1 10

Fonction d'efficacité du récepteur (courbe ROC) 11

Précision Moyenne (mAP) 12

**Discussion** 13

**Références** 13

**Annexe** 15

Matrice de confusion 15
# Introduction

La détection d'objets sur des images de spectrogramme est l'une des utilisations principales de la détection et la classification d'animaux dans un paysage acoustique en traitement du signal. Le spectrogramme est une représentation à deux dimensions (temps-fréquence) mais, à trois paramètres (temps-fréquence-intensité) du signal acoustique.

Au fil des années, différentes approches ont été proposées pour résoudre la problématique de la détection d'objets. C'est alors que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont émergé comme l'une des méthodes les plus performantes. Les CNN sont des systèmes d'intelligence artificielle (IA) qui utilisent un apprentissage profond (deep learning), sous la forme et le fonctionnement des neurones du cerveau humain, pour effectuer des tâches discriminantes et/ou descriptives (Lecun et al., 1998; Nielsen, 2015). Une des premières réalisations fonctionnelles d'un CNN est celle de LeCun et al, en 1998 également connus sous le nom de LeNet-5 utilisé dans la reconnaissance d'image (Lecun et al., 1998).

Cependant, avec la disponibilité croissante des jeux de données annotées tels que PASCAL VOC (Everingham et al., 2010) et ImageNet (Russakovsky et al., 2015), ainsi que l'amélioration des architectures de réseau de neurones, la détection d'objets à l'aide de CNN est devenue plus précise et plus rapide. Ils peuvent dorénavant être utilisés pour de la détection et classification d'espèces animales tel que des oiseaux (Nielsen, 2015; Sevilla et Glotin 2017; Deloustal et Glotin 2022).

You Only Look Once (YOLO), un algorithme de détection d'objets, créé par Redmon & Farhadi en 2018 a été utilisé dans sa version améliorée, YOLOv5 (Jocher et al., 2020) pour la classification des sons d'animaux. Il a été choisi notamment pour sa polyvalence, de plus il permet de traiter un grand nombre d'images en peu de temps tout en conservant une bonne précision. YOLOv5 (Jocher et al., 2020) est un algorithme de détection/classification de formes qui utilise une architecture en réseau de neurones convolutifs profonds (CNN).

Ce premier rapport explique la méthodologie d'utilisation d'une nouvelle méthode de détection d'animaux d'intérêt ayant été utilisée sur des enregistrements sonores annotés ou non. La méthode a été affinée empiriquement, puis décrite. Premièrement sur la création du jeu de données, en passant par leurs structures. Puis, avec le modèle utilisé dont les hypers paramètres expliquent l'obtention de performances optimales à ce jour. Enfin les métriques et scores de performances utilisés ont été mis en évidence et discutés.

Les exemples ici traités sont génériques et s'appliquent autant aux vocalises et clics sous-marins. Ils peuvent être étendus au terrestre.
# Méthode

## Description des données

Les données utilisées pour effectuer ce rapport ont été celles de la campagne Québec plus précisément décrite dans le rapport de Chavin et al., (2023). Il s'agit de données résultantes d'enregistrements répartis sur toute la ville du Québec. Un total de 11 366 annotations ont été réalisées par des ornithologues.

Seules les annotations d'espèces possédant un bon rapport signal sur bruit (SNR) et une assez bonne quantité d'annotations (tableau 1) ont été conservées. Au total, cela correspond à 21 espèces d'oiseaux différentes avec un nombre d'annotations allant de 58 à 493 par espèce.

<table><caption>Tableau. 1. Liste des espèces et répartition des annotations des jeux de données d'entraînement et de validation (Chavin et al., 2023).</caption><thead><tr><th>Code</th><th>Nom français</th><th>Nom latin</th><th>Entraînement</th><th>Validation</th><th>Total</th></tr></thead><tbody><tr><td>alfl</td><td>Moucherolle des aulnes</td><td>Empidonax alnorum</td><td>164</td><td>77</td><td>241</td></tr><tr><td>amre</td><td>Paruline flamboyante</td><td>Setophaga ruticilla</td><td>69</td><td>28</td><td>97</td></tr><tr><td>blja</td><td>Geai bleu</td><td>Cyanocitta cristata</td><td>102</td><td>17</td><td>119</td></tr><tr><td>btbw</td><td>Paruline bleue</td><td>Setophaga caerulescens</td><td>50</td><td>20</td><td>70</td></tr><tr><td>btnw</td><td>Paruline à gorge noire</td><td>Setophaga virens</td><td>72</td><td>42</td><td>114</td></tr><tr><td>coye</td><td>Paruline masquée</td><td>Geothlypis trichas</td><td>237</td><td>106</td><td>343</td></tr><tr><td>gcki</td><td>Roitelet à couronne dorée</td><td>Regulus satrapa</td><td>78</td><td>33</td><td>111</td></tr><tr><td>heth</td><td>Grive solitaire</td><td>Catharus guttatus</td><td>180</td><td>80</td><td>260</td></tr><tr><td>lisp</td><td>Bruant de Lincoln</td><td>Melospiza lincolnii</td><td>40</td><td>18</td><td>58</td></tr><tr><td>mawa</td><td>Paruline à tête cendrée</td><td>Setophaga magnolia</td><td>73</td><td>31</td><td>104</td></tr><tr><td>nawa</td><td>Paruline à joues grises</td><td>Oreothlypis ruficapilla</td><td>166</td><td>70</td><td>236</td></tr><tr><td>oven</td><td>Paruline couronnée</td><td>Seiurus aurocapilla</td><td>158</td><td>59</td><td>217</td></tr><tr><td>rcki</td><td>Roitelet à couronne rubis</td><td>Regulus calendula</td><td>60</td><td>29</td><td>89</td></tr><tr><td>revi</td><td>Viréo aux yeux rouges</td><td>Vireo olivaceus</td><td>116</td><td>38</td><td>154</td></tr><tr><td>rwbl</td><td>Carouge à épaulettes</td><td>Agelaius phoeniceus</td><td>118</td><td>55</td><td>173</td></tr><tr><td>sosp</td><td>Bruant chanteur</td><td>Melospiza melodia</td><td>44</td><td>14</td><td>58</td></tr><tr><td>swsp</td><td>Bruant des marais</td><td>Melospiza georgiana</td><td>211</td><td>95</td><td>306</td></tr><tr><td>swth</td><td>Grive à dos olive</td><td>Catharus ustulatus</td><td>75</td><td>44</td><td>119</td></tr><tr><td>veer</td><td>Grive fauve</td><td>Catharus fuscescens</td><td>69</td><td>18</td><td>87</td></tr><tr><td>wtsp</td><td>Bruant à gorge blanche</td><td>Zonotrichia albicollis</td><td>352</td><td>141</td><td>493</td></tr><tr><td>yrwa</td><td>Paruline à croupion jaune</td><td>Setophaga coronata</td><td>61</td><td>33</td><td>94</td></tr></tbody><tfoot><tr><td colspan="5">Nombre d'annotation :</td><td>2495</td><td>1048</td><td>3543</td></tr></tfoot></table>

## Traitement des données

Le jeu de données était constitué d'enregistrements originaux ayant été scindés toutes les 5 secondes, avec une fréquence d'échantillonnage normalisée dans un premier temps à 22050 Hz. Chaque morceau de 5 secondes a été annoté en temps/fréquence puis soumis à l'algorithme YOLO (Jocher et al., 2020) pour l'entraînement. Le jeu de données utilisé était des images de spectrogramme annotées par des "bounding boxes" comme représenté en
figure 1, ce sont des rectangles délimitant les zones choisies, cela a eu pour intérêt de délimiter les formes correspondant aux bruits d'animaux.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure. 1. Spectrogramme d'un enregistrement préalablement découpé en 5 secondes avec des annotations. Les nombres et couleurs correspondent aux espèces cible.</figcaption></figure>

Le spectrogramme (figure 1) de chaque enregistrement a été obtenu en utilisant la transformée de Fourier à court terme (STFT) (Sejdić et al., 2009), qui a permis de représenter le signal en temps-fréquence en calculant des transformées de Fourier discrètes (TFD) sur de courtes fenêtres qui se chevauchent. Le résultat sous la forme d'un nombre complexe a été ajouté à une matrice, qui enregistrait l'amplitude et la phase pour chaque point dans le temps et la fréquence (Shentov et al., 1995). Sa définition pour un signal S de N échantillons était :

$$S(K) = \sum_{n=0}^{N-1} S(n) e^{-2i\pi k \frac{n}{N}} \quad \text{pour } 0 \le k < N.$$

Le fenêtrage utilisé est de 1024 en type Hann, définit tel que (Blackman et al. 1958).

$$w(n) = 0.5 - 0.5 \cos \cos \left( \frac{2\pi n}{M-1} \right) \quad \text{pour } 0 \le n < M-1.$$

Avec M : Nombre de pixels dans la fenêtre de sortie.

Dans un second temps, un algorithme a été créé afin de convertir les annotations temporelles en ratio de pixels en utilisant les équations (1) et (2) pouvant se résumer sur le tableau 2 correspondant à l'image en figure 2.

$$x_{(\text{pixels})} = \frac{x(s) \times \text{largeur en pixels}}{5 \times (\text{durée en s}) \times \text{largeur en pixels}} \Leftrightarrow \frac{x(s)}{5}. \qquad (1)$$

$$y_{(\text{pixels})} = 1 - \frac{y(\text{Hz}) \times \text{hauteur en pixels}}{11025 \times (\text{hauteur en Hz}) \times \text{hauteur en pixels}} \Leftrightarrow 1 - \frac{y(\text{Hz})}{11025}. \qquad (2)$$
<table><caption>Tableau. 2. Coordonnées en pixels de l'annotation sur l'image de spectrogramme. L'id représente l'identifiant de la classe annotée.</caption><thead><tr><td>id</td><td>x</td><td>y</td><td>w</td><td>h</td></tr></thead><tbody><tr><td>24</td><td>0.10223420000</td><td>0.92536109006</td><td>0.13659599999</td><td>0.14927781986</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure. 2. Exemple d'un spectrogramme d'un enregistrement annoté par une "bounding box". Les axes représentent le ratio d'image en pixels.</figcaption></figure>

La couleur du signal sur le spectrogramme a été normalisée pour chaque enregistrement, en sélectionnant l'intensité maximum du signal en tant que maximum du spectrogramme. Cette normalisation a pu entraîner une perte d'information sur les différences d'intensité enregistrée. Celle-ci varie principalement en fonction de la distance de l'émetteur et du microphone, aucune mesure de distance ne pourrait alors être réalisée, ce qui n'était pas la cible de cette étude.

## Augmentation des données

Au vue de la relativement faible quantité d'images annotées, une large augmentation des données a été utilisée, résumé dans le tableau 2. Le but est de modifier légèrement l'image de spectrogramme afin de créer plusieurs versions d'une unique représentation. Tout cela sans perdre l'information du signal sonore émis par l'animal d'intérêt.
<table><caption>Tableau. 2. Hyperparamètres utilisées.</caption><tr><td>lr0:</td><td>0.01</td><td># initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)</td></tr><tr><td>lrf:</td><td>0.1</td><td># final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)</td></tr><tr><td>momentum:</td><td>0.937</td><td># SGD momentum/Adam beta1</td></tr><tr><td>weight_decay:</td><td>0.0005</td><td># optimizer weight decay</td></tr><tr><td>warmup_epochs:</td><td>3.0</td><td># warmup epochs</td></tr><tr><td>warmup_momentum:</td><td>0.8</td><td># warmup initial momentum</td></tr><tr><td>warmup_bias_lr:</td><td>0.1</td><td># warmup initial bias lr</td></tr><tr><td>box:</td><td>0.05</td><td># box loss gain</td></tr><tr><td>cls:</td><td>0.3</td><td># cls loss gain</td></tr><tr><td>cls pw:</td><td>1.0</td><td># cls BCELoss positive_weight</td></tr><tr><td>obj:</td><td>0.7</td><td># obj loss gain (scale with pixels)</td></tr><tr><td>obj » pw:</td><td>1.0</td><td># obj BCELoss positive_weight</td></tr><tr><td>iou_t:</td><td>0.20</td><td># IoU training threshold</td></tr><tr><td>anchor_t:</td><td>4.0</td><td># anchor-multiple threshold</td></tr><tr><td>hsv_h:</td><td>0.01</td><td># image HSV-Hue augmentation (fraction)</td></tr><tr><td>hsv_s:</td><td>0.1</td><td># image HSV-Saturation augmentation (fraction)</td></tr><tr><td>hsv_v:</td><td>0.1</td><td># image HSV-Value augmentation (fraction)</td></tr><tr><td>translate:</td><td>0.1</td><td># image translation (+/- fraction)</td></tr><tr><td>scale:</td><td>0.1</td><td># image scale (+/- gain)</td></tr><tr><td>mosaic:</td><td>1.0</td><td># image mosaic (probability)</td></tr><tr><td>mixup:</td><td>0.1</td><td># image mixup (probability)</td></tr><tr><td>copy » paste:</td><td>0.1</td><td># segment copy-paste (probability)</td></tr></table>

## Evaluation du modèle

L'entraînement a été lancé sur les GPU du Laboratoire LIS en utilisant en entrée les spectrogrammes annotés. Les images de résolution 640 pixels, traitées sur 32 lots en simultanés (batch) sur une durée de 50 à 150 époques, se stoppant en moyenne lorsque les métriques se stabilisent. L'architecture du modèle utilisé a été la “small” dans le but de posséder un compromis entre des meilleurs scores de performance possibles pour une vitesse de calcul la plus rapide.

En sortie d'entraînement, des courbes roc, des scores de mAP, de F1, des matrices de confusions, ont été calculés pour chaque classe préalablement définis dans les annotations. La ROC a été représentée sous la forme d'une courbe donnant le taux de vrais positifs ou sensibilité (l'annotation manuelle de l'espèce correspond à la prédiction automatique du modèle) en fonction du taux de faux positifs ou l'antispécificité (1 moins la spécificité) (l'annotation ne correspond pas à la prédiction) (Egan, 1975; Swets et al., 2000; Fawcett, 2006). Les taux sont :

$$ \text{Taux de vrais positifs (True Positive Rate)} = \frac{\text{nombre de classifications réussites}}{\text{nombre d'échantillons fournis de l'espèce étudiée}}, $$
$$ \text{Taux de faux positifs (False Positive Rate)} = \frac{\text{nombre de mauvaises classifications}}{\text{nombre d'échantillons ne correspondant pas à l'espèce cible}} $$

La Précision Moyenne ou mAP a été utilisée pour calculer la précision du classifieur à partir des scores de prédiction. Pour obtenir la mAP, les valeurs de précision et de rappel ont été exploités, définis par :

$$ \text{Précision} = \frac{\text{Vrai Positif}}{\text{Vrai Positif} + \text{Faux Positif}} $$

$$ \text{Rappel} = \frac{\text{Vrai Positif}}{\text{Vrai Positif} + \text{Faux Négatif}} $$

Par la suite, la moyenne pondérée des précisions de chaque label (AP) a été calculée indépendamment d'après la formule :

$$ \text{AP} = \sum_{n} (R_{n} - R_{n-1}) P_{n} $$

Où Pn et Rn correspondaient à la précision et au rappel au n-ième seuil.

La mAP obtenue était la moyenne de la moyenne pondérée des précisions de chaque label (espèce). La mAP était donc une valeur qui permettait de tenir compte de l'exactitude (précision) par rapport au nombre de prédictions de labels (rappel) définit par :

$$ mAP = \frac{\sum_{q=1}^{Q} AP_{(q)}}{Q} $$

où Q est le nombre de label (espèces).

Enfin, le score F1 a été utilisé avec les valeurs de précisions et de rappels, il calcule la moyenne harmonique, il a l'avantage d'être robuste en présence de données déséquilibrées, définis par :

$$ F1 = 2 \times \frac{\text{Précision} \times \text{Rappel}}{\text{Précision} + \text{Rappel}} $$

Cela a permis de tracer des courbes de performance du modèle afin de pouvoir à plus long terme comparer plusieurs jeux de données/modèles.

# Résultats

## Prédictions sur les données de terrains

Les résultats sont présentés en figure 3, sur la figure 3A, les prédictions semblent correspondre aux bonnes espèces (tableau 1). De plus, il y a une très bonne reconnaissance dans les chorus. En effet, lorsque plusieurs chants se superposent, les espèces sont bien prédites séparément.
En revanche, les spectrogrammes présentés en figure 3B montrent qu'il peut avoir une
mauvaise détection des espèces. En effet, sur la figure 3B du haut 4 espèces sont prédites
alors qu'il n'y aurait qu'à priori 1 seul espèce qui chante et l'harmonique résultant de son
chant. Autre problème pour la figure 3B du bas, aucune espèce n'est détectée, ce problème
pourrait provenir d'un trop gros chorus entrainant une non discrimination des différents
chants, ou encore d'une nouvelle espèce pas encore annotée à ce jour.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure. 3. Spectrogrammes des prédictions d'un enregistrement de Québec non annoté. Sur la gauche (A), les prédictions avec leurs probabilités qui fonctionnent correctement. Sur la droite (B), les prédictions qui ne semblent pas fonctionner.</figcaption></figure>

Matrice de confusion

Les performances du détecteur/classifieur YOLO peuvent être exprimées par une matrice de
confusion (figure 4 et figure 1 de l'annexe pour les explications). Sur des données de terrain,
un entraînement peut donner des matrices qui ressemblent à celles présentées en figure 4.
Plus la case correspondante aux TP est proche de 1, plus le modèle se rapproche des
performances optimales, dans ce cas les prédictions possèdent en globalité des scores
correctes.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure. 4. Matrice de confusion de la validation de modèle. Chaque classe correspond à une espèce d'oiseaux du Québec (Chavin et al., 2023).</figcaption></figure>

Score F1

Par la suite, les performances de la méthode utilisée sont représentées par des courbes, notamment la courbe du score F1 (figure 5), ce qui est interprétable est la variation du score F1 en fonction d'un seuil de confiance. Il y a donc une décroissance du score F1 avec l'augmentation du seuil de classification au-delà de 10%.

Ce qui faut retenir est que cette courbe classe relativement bien les positif/négatif pour une grande gamme de confiance. En effet, lorsque le seuil est trop faible (<10%), les positifs sont bien prédits mais il y a des erreurs sur les négatifs, le F1 augmente en même temps que la confiance.

Pour un seuil optimal, le F1 reste relativement constant (60% environ) pour une valeur de 10 à 80% de confiance, il y a donc peu d'erreurs sur les positifs et les négatifs.

Pour un seuil trop fort (> 80%), les négatifs sont bien prédits mais les positifs ne le sont pas, plus le seuil de confiance se rapproche des 100% plus la F1 décroît.
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure. 5. Courbe F1 en fonction du seuil de confiance. Chaque couleur correspond à une classe, la courbe bleu foncé correspond à la moyenne de toutes les classes.</figcaption></figure>

Fonction d'efficacité du récepteur (courbe ROC)

La courbe ROC (de l'anglais receiver operating characteristic) AUC (area Under the Curve) (figure 6) peut aussi être tracée pour estimer les performances du modèle sur chaque classe.

L'AUC est l'aire sous la courbe ROC, plus l'aire est importante, plus la courbe s'éloigne de
la ligne du classificateur aléatoire et se rapproche du classificateur idéal (Bradley, 1997;
Hanley et McNeil, 1982).

Plus les courbes de ROC sont aux coordonnées (0:1) du graphique et les AUC proches de 1, moins il n'y a de faux positifs (FP). A contrario, lorsque la courbe ROC est inférieure ou égale à la droite diagonale de coordonnées (0:0),(1:1), cela correspond à une classification aléatoire (AUC de 0.5 ou moins).

Dans ce cas, les AUC sont toutes relativement proches de 85% ce qui se traduit par un faible taux de faux positifs en fonction des vrais négatifs, pouvant être mis en relation avec la matrice de confusion (figure 3 et 1 de l'annexe).
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure. 6. Courbe de la fonction d'efficacité du récepteur (ROC). Chaque couleur correspond à une classe.</figcaption></figure>

Précision Moyenne (mAP)

Enfin, la figure 7 permet de suivre l'évolution de la mAP en fonction des époques, cela peut aussi être réalisé pour d'autres métriques tel que la précision, le rappel ou encore l'AP.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure. 7. Évolution de la mAP en fonction des époques. L'axe des ordonnées représente le score de la mAP. L'axe des abscisses représente le nombre d'époques.</figcaption></figure>
## Discussion

La méthode utilisée dans ce rapport présente des premiers résultats très intéressants, notamment dans la séparation d'espèces au sein des chorus.

La détection sur données réelles fonctionne avec l'avantage de pouvoir sélectionner les détection supérieurs à un seuil de confiance préalablement choisi en entrée.

Les résultats obtenus lors de cette étude préliminaire démontrent qu'il est possible d'utiliser des méthodes de reconnaissance d'objets tels que YOLO pour détecter/classifier des chants d'animaux représentés sur spectrogramme.

Finalement, cette méthode peut commettre plus d'erreurs de localisation temps-fréquence, mais est moins susceptible de prédire des faux positifs sur l'arrière-plan par rapport aux autres méthodes de détection d'objets existants (Redmon et al., 2016) ce qui permet d'obtenir des scores de ROC-AUC souvent très bons.

L'algorithme YOLO est optimisé pour obtenir les meilleures performances à chaque itération d'entrainements. Cependant, il optimise les erreurs de la même façon pour des petites annotations que pour des grosses (Redmon et al., 2016). Il se pose alors le problème qu'une petite erreur dans une grande annotation est généralement bénigne, mais une petite erreur dans une petite annotation a un effet beaucoup plus important sur la reconnaissance de la forme du chant de l'animal.

## Références

Blackman, R. B., & Tukey, J. W. (1958). The measurement of power spectra Dover Publications. *Inc, New York*.

Bradley, A. P. (1997). *The use of the area under the ROC curve in the evaluation of machine learning algorithms*. *Pattern recognition*, 30(7), 1145-1159.

Chavin S., Mahé P., Hermet T., Deloustal N. and Glotin H., (2023), Rapport de recherche, Analyse automatisée de la diversité acoustique, de la détection d'espèces aux indices bioacoustiques http://sabiod.lis-lab.fr/pub/LIS_QUEBEC_RR.pdf.

Deloustal N., Glotin H., (2022), Rapport de recherche, Veille bioacoustique de l'avifaune en Guadeloupe http://sabiod.lis-lab.fr/pub/LIS_OFB_GUADELOUPE_RAPPORT-1.pdf.

Egan, J. P., & Egan, J. P. (1975). *Signal detection theory and ROC-analysis*. Academic press.
Everingham, M., Van Gool, L., Williams, C. K. I., Winn, J. and Zisserman, A. (2010). The PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge. *International Journal of Computer Vision*, 88(2), 303-338.

Fawcett, T. (2006). *An introduction to ROC analysis*. Pattern recognition letters, 27(8), 861-874.

Hanley, J. A., & McNeil, B. J. (1982). *The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic (ROC) curve*. Radiology, 143(1), 29-36

Jocher, G., Stoken, A., Borovec, J., Chaurasia, A., & Changyu, L. (2020). *ultralytics/yolov5*. Github Repository, YOLOv5.

LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.

Nielsen, M. A. (2015). *Neural Networks and Deep Learning, Determination Press*.

Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, Sanjeev Satheesh, Sean Ma, Zhiheng Huang, Andrej Karpathy, Aditya Khosla, Michael Bernstein, Alexander C. Berg and Li Fei-Fei. (2015). ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. Int J Comput Vis, 115, 211–252.

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Swets, J. A. (1988). *Measuring the accuracy of diagnostic systems*. Science, 240(4857), 1285-1293.
# Annexe

## Matrice de confusion

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure. 1. Matrice de confusion des performances résultant d'un entraînement sur des sons d'orthoptères. Sur l'axe des ordonnées est représenté les classes prédites par le modèle. Sur l'axe des abscisses sont représentées les classes réelles. Où TN correspond à vrai négatif, TP : vrai positif, FN : faux négatif, FP : faux positif.</figcaption></figure>