[OSM-talk-fr] Alternatives à Mapillary

[Christian Quest]

Le 03/07/2020 à 16:52, Yves P. a écrit :
> Bonjour,
>
>
>> Je viens de mettre mon script sur github:
>> https://github.com/tyndare/blur-persons
>
> Est-ce que c'est possible de le mettre en ligne pour effectuer 
> quelques tests sans devoir tout installer ?
>
> J'ai lancé la détection sur toutes mes photos avec digikam v6.x (et en 
> cours avec la v7.0rc)
> Ce projet utilise Deep Neural Network 
> <https://docs.opencv.org/master/d2/d58/tutorial_table_of_content_dnn.html> de 
> la bibliothèque OpenCV.
>
> Pas mal de faux positifs — pas gênant — qui disparaissent après 
> apprentissage.
> Mais aussi des faux négatifs : 1 seul ou quelques visages détectés sur 
> une photo de groupe ou de foule :(
>
> J'aimerais tester ton script avec ces photos pour voir si il se 
> débrouille mieux.
>
> A terme, peut-on se partager nos réseaux entrainés ?
>
> Par exemple j'entraine l'algo avec mes photos Street View.
> D'autres font la même chose de leur coté.
>
> A un moment donné on partage nos réseaux et on les fusionne dans le 
> but d'améliorer la fiabilité de la détection.
> Est-ce envisageable ?
>
> __
> Yves
>
> PS: pour la mise en ligne, est-ce possible de mettre un champ pour 
> télécharger un fichier, et un autre pour indiquer une URL d'une image 
> déjà en ligne (sur Wikimedia par exemple) ?
> Ou une simple URL et/ou on se débrouille avec CURL pour envoyer notre 
> photo ?
>
> PS bis : Machine Learning Notebooks 
> <https://github.com/ageron/handson-ml>.
> C'est un dépôt GitHub avec des exercices sous forme de "carnets" 
> Jupiter pour apprendre les bases de l'apprentissage automatique 
> (machine learning) en python.
> L'auteur est français. Il a publié ce printemps Deep Learning avec 
> Keras et TensorFlow - 2e édition 
> <https://www.dunod.com/livres-aurelien-geron#>
>

Voici un essai sur quelques photos: 
https://takeitout.cquest.org/photo/cquest/blurred/

J'ai flouté les personnes et voitures à l'aide du code de tyndare (et 
après installation du bazar).


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