Description du projet
Zoom sur une nouvelle plateforme de base de données d’images
L’émergence d’algorithmes améliorés d’apprentissage automatique (AA), les progrès de la puissance de calcul et une plus grande accessibilité induite par les mégadonnées ont stimulé l’intelligence artificielle (IA). En outre, les chercheurs et les développeurs d’applications de vision par ordinateur l’utilisent de plus en plus. Malgré l’existence de plusieurs bases de données d’images permettant d’entraîner les algorithmes d’AA à reconnaître une série de catégories génériques, les bases de données d’images comprenant des caractéristiques d’intérêt plus spécifiques font défaut. Qui plus est, il n’existe encore aucune plateforme offrant une méthode rationalisée et standardisée permettant de lancer et d’exécuter une campagne de classification d’images. Le projet PPP, financé par l’UE, développera une plateforme innovante et commercialement autonome basée sur le jeu de production participative Picture Pile.
Objectif
There has been tremendous progress in artificial intelligence (AI) in many different fields due to improved machine learning algorithms, advances in computing power and the availability of big data. With machine learning platforms like TensorFlow (Google), PyTorch (Facebook), Azure (Microsoft) or CoreML (Apple), researchers and application developers can now use AI for applications such as computer vision. While there are many image databases available such as Imagenet, which can be used to train machine learning algorithms to recognize a set of generic categories, e.g. cats, there is still a lack of image databases containing more specific features of interest, e.g. crop types. Moreover, there is currently no platform that offers a streamlined, standardized approach to setting up and running an image classification campaign to ingest the millions of photographs currently collected by many people around the world. The value proposition of the ERC PoC Picture Pile Platform (PPP) is to develop an innovative, commercially self-sustaining platform that uses the crowdsourcing game Picture Pile to rapidly classify images for machine learning purposes. After a pile of images has been sorted, the image classifications will be made publicly available. A number of premium services will be added to the Picture Pile Platform, which will make the platform self-sustaining. Campaign creators will be able to pay the crowd (with a small share paid to the Picture Pile Platform) for sorting the images. Paid advertisements will be possible through our social media channels as well as paid for space on the main Picture Pile page to attract more users. For a small fee, users will be able to use the Picture Pile Cloud for specific computer vision tasks using the machine learning models that will be built and trained with the Picture Pile data sets. The Picture Pile Platform has the potential to become a self-sustaining hub for crowdsourcing image classifications for machine learning.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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Programme(s)
Régime de financement
ERC-POC - Proof of Concept GrantInstitution d’accueil
2361 Laxenburg
Autriche