C'est un sujet que je maîtrise mal, mais OpenCV normalement peut le
faire. Après il y a la question d'entraîner les algos si on est sur de
l'apprentissage profond (deep learning). La performance de ces solutions
vient de la qualité du jeu d'apprentissage. L'avantage c'est que ça se
prête bien à faire de l'intelligence collective, comme l'outil de
validation de détection qu'avait lancé Mapillary.
Adrien P.
Le 19/06/2020 à 09:58, Stéphane Péneau a écrit :
Le 19/06/2020 à 09:31, PanierAvide a écrit :
Si on est sur un modèle décentralisée / distribué, le coût du
stockage / maintenance est réparti, ce qui en fait une solution
probablement plus viable et surtout qui ne dépend plus d'une unique
entité. Même si Mapillary reste bienveillant à la vue de leur
communication, on est quand même dans un écosystème où ces solutions
sont entièrement sous la responsabilité des GAFAM : pas génial, on
est quand même mieux dans un monde où on a des alternatives.
Quand on voit des outils comme Peertube, ou les plus vieux systèmes
de partage de fichier BitTorrent, je me dis qu'il y a sûrement une
carte à jouer sur les photos de rue géolocalisées... Une instance de
stockage par chapitre local OSM + instances d'entreprises qui font du
relevé photo, qui communiquent entre elles et avec un beau portail
web et des flux WFS... Ça fait rêver :-) Je crois que certains dans
l'asso avaient commencé à réfléchir au sujet.
Est-ce que tu connais des algos vraiment performants pour le floutage
des visages/plaques d'immatriculation, etc.. ? C'est un point très
très important.
Stf
_______________________________________________
Talk-fr mailing list
Talk-fr@openstreetmap.org
https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-fr
_______________________________________________
Talk-fr mailing list
Talk-fr@openstreetmap.org
https://lists.openstreetmap.org/listinfo/talk-fr
