Architectures célèbres : VGG, ResNet, EfficientNet
Les architectures de réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont évolué au fil des ans pour répondre aux défis de plus en plus complexes dans la vision par ordinateur. Parmi les architectures les plus influentes, VGG, ResNet et EfficientNet se distinguent par leurs approches uniques pour améliorer les performances des modèles tout en réduisant la complexité et les besoins en calcul. Chacune de ces architectures a marqué un tournant dans le domaine du deep learning et continue d’influencer le développement des technologies modernes.
VGG (Visual Geometry Group)
VGG16 est un modèle de réseau de neurones convolutionnel pré-entraîné sur ImageNet. Il est largement utilisé pour des tâches de classification, d’extraction de caractéristiques et de transfert learning. Le modèle comporte 16 couches avec poids (13 convolutions + 3 fully connected).
ResNet (Residual Networks)
La fonction ResNet50() permet de charger l’architecture du modèle de réseau de neurones convolutif ResNet-50 (Residual Network à 50 couches), pré-entraîné ou non. Ce modèle est couramment utilisé pour les tâches de classification d’images. Il est disponible dans le module tensorflow.keras.applications.
EfficientNet
La fonction EfficientNetB0() permet de charger l’architecture du modèle EfficientNetB0, un réseau de neurones convolutif pré-entraîné ou non. EfficientNet est connu pour ses performances exceptionnelles et son efficacité dans l’utilisation des ressources, avec une architecture optimisée qui offre un bon compromis entre précision et performance.