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La Chine construit la plus grande base de données d'images satellitaires au monde et en fait don à l'intelligence artificielle

La Chine construit la plus grande base de données d'images satellitaires au monde et en fait don à l'intelligence artificielle

La Chine a créé la base de données d'imagerie satellitaire haute résolution FAIR1M, qui prétend être la plus grande au monde. Il est des dizaines et même des centaines de fois plus grand que les ensembles de données d'entraînement IA précédents. Avec l'aide de la nouvelle base, il est possible d'entraîner l'IA à identifier des objets précis à l'identification des modèles d'avions et au but des structures. La base FAIR1M est un développement à vocation civile et sera ouverte à tous.

Dans la base de données FAIR1M, environ 80% des images haute résolution proviennent de satellites chinois de télédétection Gaofen Earth. La Chine lance ces satellites depuis 2013, et ils sont aujourd'hui le principal fournisseur chinois d'images de haute qualité de la Terre depuis l'espace. Les 20% restants des images de FAIR1M ont été tirés de Google Earth. La base de données contient 15 mille images avec un million d'objets marqués comme "scène". Avant cela, la plus grande base de données de ce type était la VEDAI française avec 3600 scènes.

La reconnaissance de scène est plus difficile que l'identification d'objet. Dans le cas d'une scène, il est nécessaire d'évaluer plusieurs objets de l'image, de les lier et de définir le contexte. La base chinoise FAIR1M permet de former l'IA sur l'exemple d'un million de scènes sélectionnées manuellement, ce qui ouvre de nombreuses possibilités aux développeurs d'algorithmes de reconnaissance.

Selon des sources chinoises, FAIR1M a été choisi par la Société internationale de photogrammétrie et de télédétection comme référence pour la formation en IA. La base FAIR1M sera ouverte à la communauté internationale en juin de cette année. Les développeurs admettent que FAIR1M est plus faible que les bases militaires similaires, mais les rattrape rapidement et fonctionne avec un nombre beaucoup plus important d'objets qui peuvent être reconnus.


2021-05-01 17:47:54

Auteur: Vitalii Babkin

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