Optimisation

Introduction

L’optimisation d’un modèle de géolocalisation commence avant tout par l’architecture elle-même. Avant de se concentrer sur l’ajustement des hyperparamètres ou l’augmentation des données, il est crucial d’explorer différentes approches architecturales pour maximiser la capacité du modèle à exploiter les informations visuelles et contextuelles disponibles. Cette section présente quatre architectures innovantes, chacune adoptant une philosophie distincte pour résoudre le défi complexe de la prédiction GPS à partir d’images et de métadonnées urbaines.

Mécanisme d’Attention et Couches Profondes

Idée principale : Utiliser un mécanisme d’attention pour pondérer intelligemment les caractéristiques visuelles et contextuelles.

Approche : Réseau dense 3 couches pour les métadonnées + mécanisme d’attention + connexions résiduelles + architecture en entonnoir (1024 → 512 → 256 → 2).

Avantage : Le modèle peut “se concentrer” sur les aspects les plus pertinents de chaque image selon le contexte urbain.

Branches Séparées et Fusion Tardive

Idée principale : Traiter séparément les informations visuelles et contextuelles avant de les fusionner.

Approche : Branche image (ResNet → 1024 → 512 → 256) + branche ville (features → 64 → 128 → 256) + fusion tardive + prédicteurs séparés lat/lon.

Avantage : Chaque modalité (visuelle/contextuelle) peut développer sa propre expertise avant la combinaison finale.

Auto-Encodeur et Attention Multi-Têtes

Idée principale : Apprendre une représentation compacte des données urbaines et analyser sous plusieurs perspectives.

Approche : Auto-encodeur pour compression urbaine (features → 32 → 16 → 32 → 64) + 4 têtes d’attention multi-perspectives + architecture en entonnoir progressive (512 → 256 → 128 → 64 → 2).

Avantage : Capture différents patterns géographiques (climat, architecture, végétation, etc.) en parallèle avec une représentation dense des caractéristiques urbaines.

Ensemble avec Vote Pondéré

Idée principale : Combiner plusieurs “experts” spécialisés pour améliorer la robustesse des prédictions.

Approche : 3 experts avec architectures différentes (simple 64→64, avec dropout 128→64, complexe 32→96→64) + régresseurs spécialisés + vote pondéré adaptatif avec poids apprenables.

Avantage : Combine les forces de plusieurs approches, réduisant le risque de sur-apprentissage et améliorant la généralisation.

Philosophies et Caractéristiques des Architectures
Architecture	Philosophie	Complexité	Focus Principal
V1	“Attention sélective”	Moyenne	Pondération intelligente des features
V2	“Spécialisation puis fusion”	Faible	Traitement séparé des modalités
V3	“Représentation dense + perspectives multiples”	Élevée	Compression et analyse multi-angles
V4	“Sagesse collective”	Très élevée	Consensus d’experts diversifiés

Résultats Expérimentaux

Les quatre architectures ont été évaluées dans des conditions identiques avec les mêmes hyperparamètres pour garantir une comparaison équitable. Les tests ont été menés sur le même dataset avec une validation croisée robuste.

Résultat principal : L’Architecture V1 (Mécanisme d’Attention et Couches Profondes) s’est révélée être la plus performante, démontrant l’efficacité de l’approche basée sur l’attention pour la géolocalisation d’images.

Comparaison des performances des quatre architectures — Benchmark des architectures

Les résultats révèlent des performances différenciées selon les métriques évaluées. L’Architecture V1 domine sur les distances médianes et moyennes avec les erreurs les plus faibles, confirmant sa supériorité pour la précision de localisation. L’Architecture V4 (Ensemble) montre une performance mitigée : excellente sur le R² Score mais moins efficace sur les métriques de distance, suggérant une bonne capacité de généralisation mais des erreurs ponctuelles plus importantes.

Cette analyse comparative valide l’Architecture V1 comme solution optimale pour les applications nécessitant une précision géographique élevée et constante.

Note

Pour obtenir les meilleures performances du modèle ResNetGPS, une optimisation automatique des hyperparamètres a été réalisée en utilisant le framework Optuna.

L’optimisation a été effectuée sur 20 essais avec 10 époques chacun, permettant un compromis optimal entre temps de calcul et qualité d’exploration.

Meilleur essai :

Distance médiane : 24.01 km

Hyperparamètres optimaux :

batch_size: 64
learning_rate: 3.24e-04
weight_decay: 4.86e-06
dropout_city_1: 0.123
dropout_city_2: 0.093
dropout_fc_1: 0.132
dropout_fc_2: 0.189
dropout_fc_3: 0.123
optimizer: AdamW
scheduler_factor: 0.375
scheduler_patience: 5

Configuration de l’optimisation :

Nombre d’essais : 20
Époques par essai : 10
Métrique d’optimisation : Distance médiane (km)

Graphique d'optimisation Optuna — Évolution de l’optimisation des hyperparamètres avec Optuna

Modèle Final

Ce modèle est une architecture hybride combinant un extracteur de caractéristiques visuelles (ResNet50) avec un traitement profond des métadonnées contextuelles (caractéristiques des villes). Il intègre un mécanisme d’attention permettant de pondérer dynamiquement l’importance relative des différentes caractéristiques, suivi d’un réseau de régression profond avec connexions résiduelles. L’objectif est de prédire des coordonnées GPS à partir d’une image et de métadonnées associées.

Code du Modèle

class ResNetGPSModelV1(nn.Module):
    def __init__(self, num_city_features):
        super(ResNetGPSModelV1, self).__init__()

        # ResNet50 comme extracteur de caractéristiques (inchangé)
        self.resnet = timm.create_model('resnet50', pretrained=True, num_classes=0)

        # Gel des premières couches
        for name, param in self.resnet.named_parameters():
            if 'layer4' not in name and 'fc' not in name:
                param.requires_grad = False

        resnet_features = 2048

        # Traitement des caractéristiques de ville avec plus de profondeur
        self.city_features_processor = nn.Sequential(
            nn.Linear(num_city_features, 128),
            nn.BatchNorm1d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.2),
            nn.Linear(128, 256),
            nn.BatchNorm1d(256),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.1),
            nn.Linear(256, 128)
        )

        # Mécanisme d'attention simple pour combiner les features
        self.attention = nn.Sequential(
            nn.Linear(resnet_features + 128, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(512, resnet_features + 128),
            nn.Sigmoid()
        )

        # Régression avec architecture plus profonde et connexions résiduelles
        self.fc1 = nn.Linear(resnet_features + 128, 1024)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(1024)
        self.dropout1 = nn.Dropout(0.15)

        self.fc2 = nn.Linear(1024, 512)
        self.bn2 = nn.BatchNorm1d(512)
        self.dropout2 = nn.Dropout(0.1)

        self.fc3 = nn.Linear(512, 256)
        self.bn3 = nn.BatchNorm1d(256)
        self.dropout3 = nn.Dropout(0.05)

        # Connexion résiduelle
        self.residual_connection = nn.Linear(resnet_features + 128, 256)

        self.fc_final = nn.Linear(256, 2)

    def forward(self, image, city_features):
        # Traitement de l'image
        image_feats = self.resnet(image)

        # Traitement des caractéristiques de ville
        city_feats = self.city_features_processor(city_features)

        # Combinaison des caractéristiques
        combined = torch.cat((image_feats, city_feats), dim=1)

        # Mécanisme d'attention
        attention_weights = self.attention(combined)
        combined = combined * attention_weights

        # Régression avec connexion résiduelle
        x = self.fc1(combined)
        x = self.bn1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.dropout1(x)

        x = self.fc2(x)
        x = self.bn2(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.dropout2(x)

        x = self.fc3(x)
        x = self.bn3(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.dropout3(x)

        # Connexion résiduelle
        residual = self.residual_connection(combined)
        x = x + residual

        coordinates = self.fc_final(x)

        return coordinates

Explication des Étapes

Extraction des caractéristiques visuelles
- ResNet50 : réseau convolutif pré-entraîné (2048 neurones en sortie).
- Couches gelées sauf layer4.
Encodage des données de ville

Réseau dense à 3 couches :
- Linear(num_city_features → 128), puis ReLU
- Linear(128 → 256), puis ReLU
- Linear(256 → 128)
Résultat : 128 neurones.
Mécanisme d’attention
- Combine image (2048) + ville (128) → vecteur de taille 2176.
- Passage dans :
  - Linear(2176 → 512), ReLU
  - Linear(512 → 2176), Sigmoid
- Applique un masque attentionnel :
```
combined_att = combined ⊙ σ(W₂(ReLU(W₁ · combined)))
```
Réseau de régression profond (4 couches)
- fc1 : 2176 → 1024, ReLU, Dropout(0.15)
- fc2 : 1024 → 512, ReLU, Dropout(0.1)
- fc3 : 512 → 256, ReLU, Dropout(0.05)
- Résidu ajouté : Linear(2176 → 256)
Formule finale :
```
x = fc3(fc2(fc1(combined_att))) + residual(combined)
```
Prédiction finale
- fc_final : 256 → 2 (coordonnées GPS).

Résumé des Dimensions

Dimensions par étape
Étape	Dimensions (neurones)
Image (ResNet50)	2048
Ville (MLP 3 couches)	128
Concatenation	2176
Attention (interne)	2176
fc1	1024
fc2	512
fc3	256
Connexion résiduelle	256
Sortie finale	2

Architecture Générale

Le flux de données suit cette architecture :

Image (224x224x3)
       ↓
ResNet50 (features: 2048)
       ↓
       ├─────────────────────┐
       ↓                     ↓
City Features (n_features)   │
       ↓                     │
MLP 3 couches (128)          │
       ↓                     │
Concatenation (2176) ←───────┘
       ↓
Mécanisme d'Attention
       ↓
Réseau de Régression (4 couches)
       ↓
Coordonnées GPS (lat, lon)

Résultats du modèle finale — Entrainement du modèle final