La chaîne de vision, en marche
Trois modèles en cascade, sur des images réelles. Chaque étape montre sa décision et le chiffre sur lequel elle repose, du tri initial jusqu’à la légende produite mot par mot. Voir la page du projet
- 01Trier : photographie, ou non ?
- 02Mesurer le bruit, puis débruiter
- 03Décrire, mot par mot
- 04Voir où le modèle regarde
Le modèle est entraîné sur COCO, un jeu de données anglophone : il ne produit que de l’anglais. Traduire ses sorties fausserait la démonstration, on jugerait une traduction, pas le modèle. Tout le reste de cette page suit la langue choisie.
La chaîne complète, image par image
Dix images passées dans les trois modèles, à la suite. Chaque étape affiche ce que le modèle a réellement produit : sa décision, le chiffre sur lequel elle repose, et le temps que cela a pris.
Comment lire ces chiffres
- Étage 1 : photographie, ou non ?
- Confiance du trieur, de 0 à 1. Au-dessus de 0,5 il répond « photographie », en dessous il écarte. Plus la valeur est proche de 0 ou de 1, plus le modèle est sûr de lui.
- agitation mesurée
- À quel point les pixels voisins se contredisent, mesuré sans apprentissage. Une photographie propre varie doucement d’un pixel à l’autre ; le bruit crée des sauts brusques partout et fait monter la valeur. Au-dessus du seuil calibré, l’image part au débruitage.
- Légende produite
- Ces scores comparent la légende produite aux cinq légendes écrites par des humains pour la même image. BLEU-4 compte les suites de quatre mots communes : au-dessus de 0,22 c’est bon, et cette famille d’architecture plafonne vers 0,24. METEOR tient compte des synonymes, ROUGE-L de la plus longue séquence commune.
- Étage 3 : décrire
- Temps réel sur le processeur ayant servi à produire cette démo. C’est ce qui exclut le temps réel, et pourquoi la page est servie en statique.
planche de surf

Chemin parcouru
- Étage 1 : photographie, ou non ?photographie64,7 %
- Étage 2 : faut-il débruiter ?sous le seuil : image jugée propre, rien à faireagitation mesurée 0,0677 · seuil de déclenchement 0,1052
- Étage 3 : décrire788 ms
Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a man riding a wave on a surfboard
Cliquez un mot : la zone que le modèle regardait au moment de le produire s’allume sur l’image.
- BLEU-1
- 1
- BLEU-2
- 1
- BLEU-3
- 1
- BLEU-4
- 1
- METEOR
- 0,999
- ROUGE-L
- 1
Tous ces scores vont de 0 à 1 : 0, aucun mot en commun avec les légendes humaines ; 1, la même phrase mot pour mot. Sur l’ensemble du jeu de test, le modèle tourne autour de 0,23 en BLEU-4, ce qui est bon pour cette famille de modèles.
Un score de 1 signifie que la légende produite reproduit mot pour mot l’une des cinq références humaines. METEOR n’atteint jamais 1 exactement : il pondère les correspondances par lemme et par synonyme.
Les cinq légendes humaines de référence
- A person that is surfing in the water.
- A man on a surfboard surfing a wave in the ocean.
- A man riding a wave on a surfboard.
- a surfer in a white shirt surfing on a sunny day
- A man on a surfboard riding an ocean wave.
pizza

Chemin parcouru
- Étage 1 : photographie, ou non ?photographie68 %
- Étage 2 : faut-il débruiter ?sous le seuil : image jugée propre, rien à faireagitation mesurée 0,0578 · seuil de déclenchement 0,1052
- Étage 3 : décrire1362 ms
Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a pizza sitting on top of a white plate
Cliquez un mot : la zone que le modèle regardait au moment de le produire s’allume sur l’image.
- BLEU-1
- 1
- BLEU-2
- 0,866
- BLEU-3
- 0,7539
- BLEU-4
- 0,6804
- METEOR
- 0,7052
- ROUGE-L
- 0,7778
Tous ces scores vont de 0 à 1 : 0, aucun mot en commun avec les légendes humaines ; 1, la même phrase mot pour mot. Sur l’ensemble du jeu de test, le modèle tourne autour de 0,23 en BLEU-4, ce qui est bon pour cette famille de modèles.
Un score de 1 signifie que la légende produite reproduit mot pour mot l’une des cinq références humaines. METEOR n’atteint jamais 1 exactement : il pondère les correspondances par lemme et par synonyme.
Les cinq légendes humaines de référence
- A cheese pizza sitting on top of white paper and a large plate.
- Cheese pizza is sliced into small pieces on a plate.
- The pizza has been cut into tiny square pieces.
- a pizza on a pan cut into squares
- A delicious pizza sets on top of a plate.
photographie nette

Chemin parcouru
- Étage 1 : photographie, ou non ?photographie89 %
- Étage 2 : faut-il débruiter ?sous le seuil : image jugée propre, rien à faireagitation mesurée 0,0522 · seuil de déclenchement 0,1052
- Étage 3 : décrire812 ms
Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a group of people riding skis on a snow covered slope
Cliquez un mot : la zone que le modèle regardait au moment de le produire s’allume sur l’image.
photographie nette

Chemin parcouru
- Étage 1 : photographie, ou non ?photographie75,3 %
- Étage 2 : faut-il débruiter ?sous le seuil : image jugée propre, rien à faireagitation mesurée 0,0482 · seuil de déclenchement 0,1052
- Étage 3 : décrire930 ms
Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a pizza sitting on top of a wooden table
Cliquez un mot : la zone que le modèle regardait au moment de le produire s’allume sur l’image.
photographie nette

Chemin parcouru
- Étage 1 : photographie, ou non ?photographie63 %
- Étage 2 : faut-il débruiter ?sous le seuil : image jugée propre, rien à faireagitation mesurée 0,0333 · seuil de déclenchement 0,1052
- Étage 3 : décrire690 ms
Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a man in a red shirt is holding a skateboard
Cliquez un mot : la zone que le modèle regardait au moment de le produire s’allume sur l’image.
photographie bruitée



Chemin parcouru
- Étage 1 : photographie, ou non ?photographie80,6 %
- Étage 2 : faut-il débruiter ?au-dessus du seuil : débruitage appliquéagitation mesurée 0,1754 · seuil de déclenchement 0,1052
- Étage 3 : décrire549 ms
Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a group of people skiing down a hill
Cliquez un mot : la zone que le modèle regardait au moment de le produire s’allume sur l’image.
photographie bruitée



Chemin parcouru
- Étage 1 : photographie, ou non ?photographie68 %
- Étage 2 : faut-il débruiter ?au-dessus du seuil : débruitage appliquéagitation mesurée 0,2065 · seuil de déclenchement 0,1052
- Étage 3 : décrire1507 ms
Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a plate with a plate of food on it
Cliquez un mot : la zone que le modèle regardait au moment de le produire s’allume sur l’image.
schéma

Chemin parcouru
- Étage 1 : photographie, ou non ?écartée : pas une photographie3,7 %
- la chaîne s’arrête ici
texte scanné

Chemin parcouru
- Étage 1 : photographie, ou non ?écartée : pas une photographie0 %
- la chaîne s’arrête ici
dessin

Chemin parcouru
- Étage 1 : photographie, ou non ?écartée : pas une photographie0,4 %
- la chaîne s’arrête ici
Scores sur le jeu de test
4 000 images de COCO val2017, jamais vues à l’entraînement.
| Décodage | BLEU-1 | BLEU-2 | BLEU-3 | BLEU-4 | CIDER | METEOR |
|---|---|---|---|---|---|---|
| recherche en faisceau | 0,6409 | 0,4569 | 0,3205 | 0,2291 | 0,6003 | 0,3936 |
| décodage glouton | 0,6277 | 0,4347 | 0,2842 | 0,1867 | 0,546 | 0,3697 |
Comment le modèle a été entraîné
Le légendeur a vu l’intégralité de COCO 2017. À chaque passage sur les données, on mesure combien il hésite sur des images qu’il n’a PAS vues : c’est la courbe ci-dessous. Elle descend tant qu’il apprend, et remonte quand il commence à réciter par cœur. On garde donc le modèle du point le plus bas, pas le dernier.
Chaque point mesure entre combien de mots le modèle hésite avant d’écrire le suivant. Il part de 21 et descend à 14, sur un vocabulaire de 10 296 mots : plus le chiffre est bas, plus le modèle sait quoi écrire.
Le modèle
- architecture
- InceptionV3 gelé, attention de Bahdanau, décodeur LSTM
- entraînement
- COCO 2017 complet, 118 287 images, environ 590 000 légendes
- vocabulaire
- 10 296
- passages sur les données
- arrêt anticipé au huitième passage, meilleure validation au cinquième
- matériel d’inférence
- NVIDIA GeForce RTX 4080
Les douze images du relevé complet
Dans la distribution d’entraînement
Catégories présentes dans COCO 2017, le jeu sur lequel le modèle a été entraîné.
- 3 justes
- 4 partielles
- 0 fausses

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a black and white dog laying on top of a wooden bench
partielle · chien juste ; couleur, posture et support faux

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a person riding a bike down a street
partielle · objet et lieu justes ; action inventée, les vélos sont à l’arrêt

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a train that is parked on the tracks
partielle · lieu juste, ce sont bien des voies ; mais aucun train n’est visible

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a pizza sitting on top of a wooden table
juste

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a cat is laying on a bed
juste

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a double decker bus parked in front of a building
juste

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a close up of a plate of food on a table
partielle · « close up » et « food » justes ; ni assiette ni table
Hors distribution
Sujets absents des catégories COCO.
- 0 justes
- 0 partielles
- 5 fausses

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a group of people standing next to each other
fausse · aucune personne, aucun groupe : une aurore au-dessus dune forêt

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a bunch of bananas sitting on top of a table
fausse · ni bananes ni table : des grains de pollen vus au microscope

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a group of people standing on top of a body of water
fausse · hallucine des personnes

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a fire hydrant sitting on top of a table
fausse · ni borne d incendie ni table : une lunette astronomique

Légende produitegénéré en anglais par le modèle
a group of people standing on a beach
fausse · hallucine des personnes ; confond sable et plage
Le modèle rabat chaque scène inconnue sur la scène COCO la plus proche. Sur trois des six images, il décrit des personnes ; aucune n’en contient.
Crédits des images
Toutes proviennent de Wikimedia Commons, sous licence permettant la redistribution.
- Ana’s Dog.jpg
- Port Street Parked Bikes, New Orleans 2012.jpg
- Odawara-eki-2005-5-4 13.jpg
- Firehouse Za (4751327744).jpg
- Cat Sitting On Himself.jpg
- Traffic on Glassford Street - geograph.org.uk - 602350.jpg
- Multicolored aurora borealis pillar over Brastad.jpg
- Misc pollen colorized.jpg
- 'River in a Mountain Landscape', oil on canvas painting by John Mix Stanley, c. 1840s.jpg
- Vixen refracting telescope.jpg
- Morocco Africa Flickr Rosino December 2005 84514010.jpg
- Fractal Broccoli.jpg