Apprentissage
Un vrai entraînement du U-Net, en deux ondes qui finissent par se caler l’une sur l’autre.
La vidéo complète n’est pas encore publiée. Cette boucle est un extrait de quatre secondes.
Ce que l’on voit
Un réseau de neurones qui apprend, sous forme de deux ondes qui se mettent en phase. L’onde blanche est la réponse à atteindre, et l’onde colorée est ce que le réseau propose à ce moment de son entraînement : déphasée, bruitée et rouge au début, puis calée et cyan. L’écart entre les ondes est son erreur, et deux boules montrent l’erreur sur les données d’entraînement et sur les données de validation.
Données
Les 67 tours d’entraînement (époques) du vrai entraînement du modèle de couverture du sol publié sur Hugging Face (landscape-change-detection-unet) : ses erreurs et son score de précision, le mIoU, qui mesure à quel point sa prédiction recouvre la réalité.
Comment elle est réalisée
La cible est faite de trois ondes superposées. L’onde du réseau reprend les mêmes, décalées et brouillées en proportion de son erreur.
Son
Une note de référence et la note du réseau, d’autant plus désaccordée que l’erreur est grande, avec un peu de bruit. Un accord majeur apparaît quand la précision monte, avec un petit tic par tour.
© 2026 Maxime Tarka, tous droits réservés. Réalisé à partir du U-Net de couverture du sol et de son pipeline : modèle sur Hugging Face, pipeline sur GitHub.