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Cahier de laboratoire : Test du modèle Yolo yolo11n.pt

Dans le cadre du projet Manicule, on procède à la détection d’objets sur l’ensemble des numérisations au moyen du modèle yolo11n.pt. Cette démarche vise à évaluer la pertinence d’un modèle initialement conçu pour des usages industriels dans un contexte de recherche scientifique.

Modèle utilisé::

YOLO11-cls

Résultats

Les résultats obtenus se révèlent particulièrement insatisfaisants. Après application d’un seuil de confiance de 0,9, le modèle YOLO ne parvient à identifier que 39 500 numérisations comme appartenant à la catégorie Book, sur un total de 1 877 544 objets.

Dans le même cadre expérimental, le modèle attribue 23 814 objets à la catégorie refrigerator

Exemple d’objets détectés comme refrigerator

et 16 120 à la catégorie tie.

Exemple d’objets détectés comme tie

Ces performances peuvent être interprétées à la lumière des données d’entraînement. En effet, YOLO est construit à partir d’un jeu de données explicitement décrit par ses auteurs comme représentant des scènes de la vie quotidienne et des objets usuels (Exemple 1, , Exemple 2,  , Exemple 3).

De plus, le modèle Yolo repose sur un vocabulaire restreint à 80 catégories d’objets, ce qui limite considérablement son champ d’application. Or, au-delà de cette contrainte structurelle, le modèle échoue également sur des cas relativement élémentaires. Ainsi, seuls 18 objets de forme circulaire ont été détectés (catégorisé comme frisbee).

Exemple d’objets détectés comme frisbee

Remerciements:

Nous remercions l’Institut Jacques Monod pour la fourniture des ressources informatiques et de traitement des données nécessaires à ce travail.


OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
_ (8 septembre 2025). Cahier de laboratoire : Test du modèle Yolo yolo11n.pt. Les carnets du LaMOP. Consulté le 17 janvier 2026 à l’adresse https://doi.org/10.58079/14m1g


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