Custom Vision

Custom Vision est un service d'IA puissant, faisant partie de la suite des Services Cognitifs de Microsoft Azure, conçu pour rendre la vision par ordinateur accessible à tous. Il permet aux développeurs et aux entreprises de créer, déployer et affiner facilement des modèles personnalisés pour la classification d'images et la détection d'objets. Au lieu de nécessiter de vastes ensembles de données et une connaissance approfondie de l'apprentissage automatique, Custom Vision utilise l'apprentissage par transfert pour créer des modèles de haute qualité à partir d'un petit ensemble d'images fournies par l'utilisateur. Cela accélère considérablement le cycle de développement, vous permettant de passer de l'idée à un modèle prêt pour la production en une fraction du temps.

La plateforme est conçue pour la simplicité et l'efficacité. Vous pouvez entraîner un modèle à reconnaître des concepts visuels spécifiques, tels que l'identification de types de produits, la détection de défauts de fabrication ou la modération de contenu visuel, le tout via une interface web intuitive. Une fois votre modèle entraîné, il peut être intégré de manière transparente dans vos applications via un simple appel d'API REST ou exporté pour s'exécuter sur des appareils en périphérie (edge) pour des scénarios en temps réel à faible latence.

Comment utiliser Custom Vision

Le processus de création d'un modèle personnalisé est simplifié en quelques étapes simples :

1. Créer un Projet : Connectez-vous au portail Custom Vision, créez un nouveau projet et choisissez votre type de projet — soit Classification d'Images (pour attribuer des balises à une image entière) soit Détection d'Objets (pour identifier et localiser des objets spécifiques dans une image). Vous pouvez également sélectionner un domaine (par exemple, Vente au détail, Alimentation, Général) pour optimiser le modèle pour vos données spécifiques.
2. Télécharger et Étiqueter des Images : Téléchargez un ensemble d'images d'entraînement. Pour la classification, vous appliquez une ou plusieurs balises à chaque image. Pour la détection d'objets, vous dessinez des boîtes englobantes autour des objets d'intérêt dans chaque image et attribuez une balise. La plateforme ne nécessite qu'un petit nombre d'exemples par balise pour commencer (aussi peu que 15).
3. Entraîner le Modèle : Une fois vos images étiquetées, cliquez simplement sur le bouton 'Entraîner'. L'IA de Custom Vision analysera vos images et construira un modèle personnalisé adapté à vos concepts spécifiés. Le processus d'entraînement est rapide et automatisé.
4. Évaluer et Itérer : Après l'entraînement, le service fournit des métriques de performance comme la précision, le rappel et le mAP pour vous aider à comprendre la précision de votre modèle. Vous pouvez utiliser la fonction 'Test Rapide' pour essayer votre modèle avec de nouvelles images. Pour améliorer les performances, vous pouvez ajouter plus d'images étiquetées et ré-entraîner le modèle.
5. Déployer et Prédire : Lorsque vous êtes satisfait des performances du modèle, vous pouvez le publier pour obtenir un point de terminaison de prédiction. Utilisez l'API REST fournie pour envoyer de nouvelles images à votre modèle et recevoir des prédictions dans un format JSON structuré. Alternativement, vous pouvez exporter le modèle pour l'exécuter sur diverses plateformes, y compris iOS (CoreML), Android (TensorFlow) et Windows (ONNX), ou en tant que conteneur Docker pour un déploiement en périphérie.

Fonctionnalités principales de Custom Vision

• Interface Sans Code/Peu de Code : Une interface graphique intuitive qui vous guide à travers le processus de téléchargement de données, d'entraînement et de test de modèles sans écrire de code d'apprentissage automatique.
• Classification d'Images & Détection d'Objets : Prend en charge les deux tâches de vision par ordinateur les plus courantes, vous permettant de classer des images entières ou de localiser plusieurs objets à l'intérieur.
• Apprentissage par Transfert : Tire parti des modèles pré-entraînés de Microsoft, vous permettant de créer des modèles personnalisés précis avec de très petits ensembles de données.
• Domaines Optimisés : Offre des modèles pré-optimisés pour des scénarios spécifiques comme la vente au détail, l'alimentation et les monuments pour atteindre une plus grande précision dès le départ.
• Point de Terminaison d'API REST : Intégrez facilement votre modèle personnalisé dans n'importe quelle application avec une API simple et évolutive basée sur le cloud.
• Déploiement en Périphérie (Edge) : Exportez les modèles entraînés pour les exécuter sur l'appareil pour les applications nécessitant une faible latence, des capacités hors ligne ou la confidentialité des données. Les formats pris en charge incluent CoreML, TensorFlow, ONNX et les conteneurs Docker.
• Apprentissage Actif : Le système peut suggérer quelles images vous devriez étiqueter ensuite pour apporter l'amélioration la plus significative aux performances de votre modèle, rendant le processus d'entraînement plus efficace.

Cas d'utilisation pour Custom Vision

Custom Vision est polyvalent et peut être appliqué dans de nombreuses industries :

• Vente au détail : Reconnaissance automatisée des produits sur les étagères pour la gestion des stocks, détection des espaces vides ou alimentation de la recherche visuelle dans les applications de commerce électronique.
• Fabrication : Assurance qualité sur les lignes de production en identifiant automatiquement les défauts, fissures ou autres anomalies sur les pièces.
• Santé : Aide à l'analyse de l'imagerie médicale pour repérer les irrégularités (à des fins de recherche et d'information).
• Agriculture : Surveillance de la santé des cultures, identification des maladies des plantes ou comptage des produits pour l'estimation du rendement.
• Sécurité : Détection d'équipements de sécurité comme les casques de chantier ou identification d'objets non autorisés dans des zones restreintes.
• Gestion des Actifs Numériques : Étiquetage automatique de grands volumes d'images avec des étiquettes personnalisées pour faciliter la recherche et l'organisation.

Avantages de Custom Vision

Le principal avantage de Custom Vision est sa capacité à démocratiser la vision par ordinateur. Il abaisse la barrière à l'entrée, permettant aux équipes sans talents spécialisés en IA de construire de puissantes solutions d'intelligence visuelle. Sa vitesse, son efficacité avec de petits ensembles de données et ses options de déploiement flexibles (cloud et périphérie) en font un outil très pratique et rentable pour un large éventail de problèmes commerciaux.

Tarification et plans

Custom Vision fonctionne sur un modèle freemium au sein de l'écosystème Azure. Un niveau gratuit généreux est disponible, qui comprend généralement un nombre limité de projets, d'heures d'entraînement et d'appels de prédiction d'API par mois, ce qui le rend idéal pour l'apprentissage, le prototypage et les projets à petite échelle. Pour des besoins plus importants, le niveau Standard (payant) suit un modèle de paiement à l'utilisation. Les coûts sont basés sur l'utilisation, y compris le temps d'entraînement (par heure), le nombre d'images stockées et le volume des transactions de prédiction. Cette tarification flexible garantit que vous ne payez que pour les ressources que vous consommez, ce qui le rend évolutif des petites startups aux grandes entreprises.