Avancées dans la classification des espèces marines grâce à l'apprentissage profond

Les écosystèmes marins sont super importants pour la santé de notre planète. Ils fournissent de la nourriture, participent à la production d'oxygène et aident à réguler le climat. Mais, les activités humaines comme le changement climatique, la pollution et la surpêche mettent en danger les espèces marines. Savoir identifier et surveiller ces espèces, c'est crucial pour comprendre leur répartition et les changements de population. Ça peut mener à de meilleures stratégies de conservation. Mais, classer les espèces marines, c'est pas facile à cause de la multitude et de l'environnement complexe sous-marin. Heureusement, les avancées en technologie informatique et en apprentissage profond ont rendu la Classification des espèces marines plus efficace.

#Le besoin de classification

Le poisson et les fruits de mer sont des éléments clés dans les régimes alimentaires à travers le monde, beaucoup de gens en consomment régulièrement. L'Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture indique que la consommation mondiale de fruits de mer a atteint plus de 20 kg par personne chaque année. Avec les prises de poisson devenant plus diversifiées, il y a un besoin croissant de méthodes de classification efficaces pour identifier les différentes espèces de poissons, y compris les nouvelles sous-espèces. Cette classification est importante non seulement pour comprendre les poissons, mais aussi pour garantir la sécurité et la qualité nutritionnelle des prises.

Surveiller les populations de poissons nous aide à comprendre comment les actions humaines affectent la vie marine. Cependant, les méthodes de classification traditionnelles sont souvent longues, laborieuses et sujettes à des erreurs. Utiliser des technologies modernes, comme les modèles d'apprentissage approfondi, peut aider à identifier les espèces marines de manière plus précise et rapide.

#MobileNetV2 et son application

Un des modèles utilisés dans ce domaine est MobileNetV2, un modèle d'apprentissage profond conçu pour la classification d'images. Ce modèle fonctionne efficacement sur des appareils mobiles et repose sur une structure résiduelle inversée, ce qui lui permet de traiter les images rapidement tout en gardant la Précision. Grâce à ce modèle, on peut développer un classificateur d'espèces marines qui fournit des infos en temps réel sur différentes espèces de poissons.

L'objectif de ce classificateur est simple : identifier efficacement les différents types de poissons. Le modèle utilise l'apprentissage par transfert, ce qui veut dire qu'il s'appuie sur les connaissances acquises lors de tâches d'apprentissage précédentes. Il utilise un modèle MobileNetV2 pré-entraîné et l'affine avec un nouveau jeu de données d'images d'espèces marines.

#Collection et préparation des données

Pour ce programme, un jeu de données de neuf espèces de poissons différentes a été créé. Chaque espèce avait un nombre conséquent d'images collectées sous différents angles, assurant que le modèle apprenne à les reconnaître peu importe l'angle. Les images ont ensuite été traitées via un algorithme d'augmentation, qui enrichit le jeu de données en créant des variations des images. Ça aide le modèle à apprendre des représentations plus robustes de chaque espèce.

Le jeu de données original était déjà diversifié ; toutefois, des modifications supplémentaires ont été apportées pour augmenter le nombre d'images d'Entraînement. Cette expansion a permis au modèle de mieux comprendre les caractéristiques physiques de chaque espèce de poisson.

#Entraînement du modèle

Le modèle a été entraîné en ajustant ses paramètres pour minimiser l'écart entre ses prédictions et les résultats réels. Ce type d'apprentissage est guidé par une fonction de perte, qui aide le modèle à s'améliorer au fil du temps.

Le processus d'entraînement a été conçu pour maximiser la précision du classificateur tout en minimisant les erreurs. Le modèle a été testé sur des Jeux de données d'entraînement et de validation, permettant aux chercheurs d'évaluer précisément sa performance. Des métriques comme la précision d'entraînement, la perte d'entraînement, la précision de validation et la perte de validation ont été constamment surveillées.

L'implémentation de MobileNetV2 a permis au modèle d'extraire efficacement des caractéristiques des images. Ces caractéristiques sont ensuite fournies à un réseau de neurones, qui classe les images de poissons en fonction des données qu'il a apprises.

#Résultats

Les résultats de l'entraînement étaient prometteurs, le modèle atteignant une précision de test de 99,83 %. Cette haute précision suggère que le modèle est bien adapté à des applications pratiques dans la classification des espèces marines.

Cependant, on a remarqué qu'en utilisant des jeux de données augmentés, la précision du modèle chutait de manière significative. Cela était probablement dû au fait que le jeu de données original contenait déjà suffisamment de diversité pour capturer les caractéristiques essentielles de chaque espèce. L'ajout d'images augmentées a introduit du bruit inutile, ce qui a embrouillé le modèle et réduit son efficacité.

#Développement d'application mobile

Pour rendre cette technologie accessible, une application mobile a été développée. Cette app conviviale permet aux utilisateurs de capturer ou d'importer des images d'espèces marines. Ces images sont stockées dans un système cloud pour traitement.

L'application a été conçue en utilisant Flutter, ce qui la rend disponible sur divers appareils. Les utilisateurs peuvent facilement soumettre des données, et l'infrastructure cloud est configurée pour gérer efficacement de grands volumes d'informations. En utilisant des services comme AWS, le pipeline de traitement peut être mis à l'échelle pour répondre à la demande et continuellement mis à jour en fonction des nouvelles images soumises par les utilisateurs.

#Tests et validation

La performance du modèle a été rigoureusement testée en utilisant TensorFlow, une bibliothèque populaire pour l'apprentissage automatique. La configuration expérimentale a fourni la puissance nécessaire pour entraîner le modèle efficacement.

Au cours de la phase de test, il a été confirmé que le modèle pouvait classer avec précision des images qui ne faisaient pas partie du jeu de données d'entraînement original. Il a maintenu un taux de succès élevé même face à des images contenant du bruit ou des obstructions.

#Conclusion

Les résultats de la recherche indiquent que l'utilisation de méthodes d'apprentissage profond, en particulier MobileNetV2, peut améliorer considérablement la classification des espèces marines. Avec un taux de précision au-dessus de 99 %, ce modèle a le potentiel de contribuer de manière substantial à la conservation marine.

En mettant continuellement à jour le jeu de données avec les nouvelles soumissions des utilisateurs, le modèle peut maintenir sa pertinence et sa précision dans un domaine en constante évolution. Cette approche aide non seulement à mieux comprendre les écosystèmes marins, mais contribue également à promouvoir la conservation des espèces marines dans le monde entier. Globalement, le travail présenté ici ouvre la voie à des méthodes plus efficaces pour classer la vie marine, avec des implications qui vont au-delà de la simple identification pour l'objectif plus large de préserver nos océans.