La tâche consistant à attribuer une étiquette ou une catégorie à une image d'entrée en fonction de son contenu.La classification d'images consiste à attribuer une étiquette ou une catégorie prédéfinie à une image d'entrée en fonction de son contenu visuel. C'est un problème central en vision par ordinateur, où les algorithmes apprennent à reconnaître des motifs tels que des objets, des scènes, ou même des morphologies de galaxies. Dans le contexte des titres fournis, la classification d'images est utilisée pour analyser les formes des galaxies, identifier des affections cardiaques à partir de données ECG, et reconnaître des mouvements humains à partir de la pose, montrant ainsi sa polyvalence dans divers domaines scientifiques.
Le domaine a pris son essor en 2012 lorsque AlexNet a remporté le concours ImageNet, mais des travaux antérieurs de Yann LeCun sur les CNN pour la reconnaissance de chiffres manuscrits dans les années 1990 ont posé les fondations.
La classification d'images moderne repose sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) qui apprennent automatiquement des caractéristiques hiérarchiques : bords, textures, et parties d'objets, aboutissant à une couche de classification finale. Le réseau est entraîné sur de grands ensembles de données étiquetés, ajustant ses poids par rétropropagation pour minimiser l'erreur de classification. Pour des tâches spécialisées, comme la morphologie des galaxies, la même architecture est adaptée avec des données spécifiques au domaine et parfois des fonctions de perte personnalisées.
La classification d'images alimente les diagnostics médicaux (par exemple, la détection de tumeurs dans les radiographies), la conduite autonome (identification des piétons et des panneaux de signalisation), et les relevés astronomiques (classification des galaxies en spirales, elliptiques ou irrégulières).
Certains classificateurs d'images peuvent être trompés par de minuscules perturbations imperceptibles apportées à une image, les amenant à classer un panda comme un gibbon avec une grande confiance.



















