Article en référence: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1iocgvg/d_need_suggestions_for_image_classification/
En 2025, un chercheur en imagerie médicale cherche à moderniser son modèle de classification d’images développé en 2022. Son jeu de données est passé de 20 000 à 300 000 images haute résolution, et il s’interroge sur les meilleures pratiques actuelles.
Trois questions principales émergent :
Les experts suggèrent que les CNNs restent très performants pour la classification d’images, particulièrement avec des modèles hybrides comme ConvNeXt qui combinent le meilleur des deux approches. Pour les images médicales spécifiquement, des modèles pré-entraînés comme MedImageInsight offrent une base solide.
La réalité du terrain nous montre que chaque approche a ses forces et ses faiblesses. Les CNNs excellent en efficacité computationnelle et en robustesse, tandis que les ViTs brillent dans certains cas d’usage spécifiques.
L’évolution des modèles tend vers une convergence : les nouveaux architectures comme ConvNeXt empruntent le meilleur des deux mondes. Ce n’est plus une question de “quel modèle est le meilleur”, mais plutôt “quel modèle est le plus adapté à mon cas d’usage”.
La vraie innovation réside dans cette hybridation pragmatique, où l’on combine les forces de chaque approche pour créer des solutions plus efficaces et adaptables.
Imaginez que vous devez organiser une bibliothèque de 300 000 photos de famille. Utiliser un CNN traditionnel, c’est comme avoir un bibliothécaire expérimenté qui connaît parfaitement son métier : efficace, fiable, mais parfois un peu rigide. Les ViTs, eux, sont comme un jeune stagiaire brillant mais qui a besoin de beaucoup de ressources pour être efficace.
Les nouveaux modèles hybrides? C’est comme avoir une équipe qui combine l’expérience du bibliothécaire et la créativité du stagiaire. Ils peuvent gérer aussi bien les photos de votre mariage en haute définition que les vieilles photos floues de grand-maman!
Nous sommes à l’aube d’une révolution dans le traitement d’images médicales! L’augmentation massive des jeux de données combinée à l’évolution des architectures hybrides va permettre des diagnostics plus précis que jamais.
Les nouveaux modèles comme DINOv2 et ConvNeXt V2 montrent que nous pouvons avoir le meilleur des deux mondes : la précision des Transformers et l’efficacité des CNNs. Cette synergie ouvre la voie à des applications médicales plus performantes et plus accessibles.
Imaginez des diagnostics automatisés ultra-précis, disponibles même dans les régions les plus reculées, grâce à ces avancées technologiques!
L’engouement pour les Transformers risque de nous faire oublier les fondamentaux. Les CNNs ont fait leurs preuves depuis des années, particulièrement dans le domaine médical où la fiabilité est cruciale.
La course à la complexité des modèles pourrait mener à des solutions moins robustes et plus difficiles à maintenir. De plus, la dépendance aux grands jeux de données pose des questions éthiques sur la collecte et l’utilisation des données médicales.
N’oublions pas que la simplicité et la fiabilité sont souvent préférables à la complexité et l’incertitude, surtout quand il s’agit de la santé des patients.
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