Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- informatique:ai_lm:ai_vision [14/02/2026 16:01] – [llama.cpp] cyrille
+++ informatique:ai_lm:ai_vision [24/02/2026 09:17] (Version actuelle) – [Yolo] cyrille
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 ====== AI Vision ======
-Il y a YOLO et tout plein d'outils dédiés à la détection dans des images.
+Voir aussi:
+  * [[/informatique/ign_bdortho|IGN BdOrtho]]
 ===== llama.cpp =====
+Il y a YOLO et tout plein d'outils dédiés à la détection dans des images. Là je teste avec des modèles multimodaux, sans entraînement spécifique.
+Le prompt demande s'il y a des panneaux solaire dans l'image fournie, avec sa bbox, et si "oui" de calculer les coordonnées géographiques de l'objet trouvé. Les 2 instructions permettent d'éliminer des faux positifs.
+Par exemple le modèle trouve un panneau solaire dans cette image, mais ne trouve pas les coordonnées géo, on peut donc l'évacuer des positifs.
+{{:informatique:ai_lm:ai_vision:champ-avec-rayures_18-131487-91478.jpeg?direct&140|champ avec rayures}}
   * [[https://github.com/ggml-org/llama.cpp/tree/master/tools/mtmd|Multimodal Support in llama.cpp]]
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 Nécessite un modèle multimodal et un fichier ''mmproj'' approprié.
-  * gemma-3-4b
+Avec **llama-mtmd-cli** et **gemma-3-4b-it** :
     * [[https://huggingface.co/ggml-org/gemma-3-4b-it-GGUF/resolve/main/gemma-3-4b-it-Q4_K_M.gguf|gemma-3-4b-it-Q4_K_M.gguf]]
     * [[https://huggingface.co/ggml-org/gemma-3-4b-it-GGUF/resolve/main/mmproj-model-f16.gguf|mmproj-model-f16.gguf]]
-Avec **llama-mtmd-cli** et **gemma-3-4b-it** :
 <code bash>
 # gemma-3-4b-it-UD-Q8_K_XL
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 </code>
+===== Yolo =====
+Comparaison de perf avec modèle ''yolo26x.pt'' sur 1521 tuiles de 640 pixels:
+^   ^ real ^ user ^ sys ^
+| CUDA RTX 3060 | 0m25,625s | 0m22,140s | 0m3,480s |
+| 13th i7-1360P | 6m3,403s | 48m3,806s | 0m2,906s |