Identifieur de Corps Célestes | AI Camp 2021
Table of Contents:
- Introduction
- Choix du projet
- Collecte des données
- Entraînement de l'algorithme de reconnaissance d'image
- Résultats et améliorations potentielles
- Leçons apprises
- Présentation du site web
- Utilisation de l'outil d'identification des corps célestes
- Plus d'informations sur le système solaire
- Profils de l'équipe et améliorations futures
🌟 Highlights:
- Création d'un outil d'identification des corps célestes
- Utilisation de l'algorithme YOLO pour la reconnaissance d'images
- Présentation d'un site web interactif pour l'identification des corps célestes
- Leçons apprises dans la gestion des difficultés lors du projet
- Possibilité d'améliorer l'IA à l'avenir
⭐ Introduction
Dans le cadre de notre projet, nous avons décidé de créer un outil d'identification des corps célestes. Après avoir jeté plusieurs idées et opté pour celle-ci, ce projet s'est démarqué car il était à la fois réalisable et utile. En effet, il peut être assez difficile d'identifier constamment les différentes planètes et autres corps célestes. Dans cet article, nous vous présenterons les étapes que nous avons suivies pour mener à bien ce projet et les résultats que nous avons obtenus.
⭐ Choix du projet
Avant de nous lancer, nous avons d'abord décidé du nombre de catégories que nous allions inclure, qui étaient initialement au nombre de 13. Nous avons ensuite collecté les données en utilisant Google Images et en téléchargeant toutes les images d'une page à l'aide de l'extension Chrome "Download All Images". Pour isoler les données pertinentes, nous avons veillé à ce que les images contiennent réellement des corps célestes, en éliminant celles qui étaient vides ou inutilisables. Nous avons ensuite téléchargé les données nettoyées et les avons intégrées à Labelbox, un outil gratuit, pour annoter des boîtes englobantes autour des objets présents dans une image et exporter les données dans des fichiers adjacents.
⭐ Collecte des données
Nous avons ainsi obtenu de nombreuses images à partir du web, qui étaient ensuite triées pour éliminer les données non pertinentes. Une des leçons que nous avons apprises est que toutes les données ne sont pas propres et certaines peuvent être vides ou inutilisables. Par exemple, nous avions initialement une catégorie pour les commentaires, mais la plupart des images montraient des commentaires entrant dans l'atmosphère terrestre, ce qui rendait les commentaires difficiles à identifier. Finalement, nous avons décidé de supprimer la catégorie des commentaires, ce qui a amélioré le fonctionnement global du programme.
⭐ Entraînement de l'algorithme de reconnaissance d'image
Pour la détection d'images, nous avons utilisé l'algorithme YOLO (You Only Look Once), que nous avons entraîné en utilisant les images annotées provenant de Labelbox. Grâce à Python, nous avons évalué l'exactitude et la précision de notre programme, mesurées par le score de "mean average precision" (MAP). Initialement à 72, ce score a été augmenté à 83 après avoir supprimé les commentaires.
⭐ Résultats et améliorations potentielles
Comparé à d'autres outils similaires, notre algorithme a montré de bons résultats. Cependant, il n'est pas parfait et peut encore faire des erreurs, notamment en confondant Mars et Vénus en raison de leur couleur similaire. Nous avons inclus une matrice de confusion dans notre site web pour montrer les performances de notre algorithme dans l'identification des différents corps célestes.
⭐ Leçons apprises
Ce projet nous a enseigné plusieurs leçons précieuses. Nous avons appris que toutes les données ne sont pas propres et qu'il est important de les filtrer correctement. Lorsque nous avons rencontré des difficultés, prendre une courte pause et en discuter en groupe nous a aidé à résoudre les problèmes plus efficacement. La gestion des obstacles et les échanges d'idées ont été essentiels pour la réussite de notre projet.
⭐ Présentation du site web
Notre outil d'identification des corps célestes est disponible sur notre site web. Vous y trouverez un bouton pour l'essayer vous-même, ainsi qu'une section détaillant comment utiliser cet outil. Vous pourrez également en apprendre davantage sur le système solaire, consulter les profils de l'équipe ayant travaillé sur ce projet et découvrir les améliorations potentielles que nous envisageons pour améliorer notre IA à l'avenir.
⭐ Utilisation de l'outil d'identification des corps célestes
Notre outil est intuitif et facile à utiliser. Il vous suffit de télécharger une image contenant des corps célestes et notre algorithme les identifiera automatiquement. Les résultats sont affichés avec une estimation de confiance pour chaque identification.
⭐ Plus d'informations sur le système solaire
Si vous souhaitez en savoir plus sur le système solaire, notre site web propose une section dédiée. Vous y trouverez des informations intéressantes sur les différentes planètes, leurs caractéristiques et leur position dans le système solaire.
⭐ Profils de l'équipe et améliorations futures
Pour conclure, nous avons inclus les profils de chaque membre de l'équipe qui a travaillé sur ce projet. Vous pourrez en apprendre davantage sur nous et nos parcours académiques. De plus, nous avons partagé nos réflexions sur les améliorations potentielles de notre IA dans le futur.
FAQ:
Q: L'outil d'identification des corps célestes est-il totalement précis ?
R: Notre outil est très performant, mais il peut encore faire quelques erreurs, notamment en confondant Mars et Vénus en raison de leur couleur similaire. Nous travaillons continuellement à améliorer sa précision.
Q: Combien de temps cela a-t-il pris pour enseigner à l'IA comment identifier les planètes ?
R: L'apprentissage de l'IA pour l'identification des planètes a pris plusieurs semaines de collecte de données, d'annotation et d'entraînement de l'algorithme.
Q: Comment puis-je utiliser l'outil d'identification des corps célestes moi-même ?
R: Vous pouvez accéder à notre site web et cliquer sur le bouton "Essayer vous-même". Téléchargez une image contenant des corps célestes et laissez notre algorithme les identifier pour vous.
Ressources:
- Site web de l'outil d'identification des corps célestes: [insérer l'URL du site web ici]
- Extension Chrome "Download All Images": [URL de l'extension Chrome ici]
- Labelbox: [URL de Labelbox ici]