Object Detection with Convolutional Neural Networks

Abstract

Ce mémoire de maîtrise aborde le problème de la détection d'objets qui est l'un des sujets les plus célèbres et les plus étudiés dans le domaine de la vision par ordinateur. Il existe deux méthodes principales pour la détection d'objets à l'aide de réseaux de neurones convolutifs : les méthodes à deux étapes et à une étape. Nous expliquons deux exemples d'architectures de détection d'objets R-CNN et YOLOv5 respectivement. Nous proposons dans cette thèse notre architecture CNN pour détecter les tumeurs dans un jeu de données IRM réel et comparer nos résultats au modèle YOLOv5.