Heatmap of the landmark locations in Google-Landmarks-v2, which demonstrates the increase in the scale of the dataset and the improved geographic coverage compared to last year’s dataset.[/caption]
Bingyi Cao et Tobias Weyand, ingénieurs chez Google AI ont indiqué sur l'article du blog :
« Les méthodes de reconnaissance et de récupération d’images nécessitent des ensembles de données de plus en plus volumineux, tant au niveau du nombre d’images que dans la variété des points de repère, afin de former des systèmes plus complets et robustes. Nous souhaitons que cet ensemble de données aide à faire progresser l’intelligence artificielle ».À l'occasion de cette annonce, Google a également lancé deux nouveaux défis Kaggle : Landmark Recognition 2019 et Landmark Retrieval 2019. En parallèle, ont été rendus disponible en open source le code source et le modèle Detect-to-Retrieve, une nouvelle représentation d'image adaptée à la récupération d'instances d'objets spécifiques. Les deux challenges sont d'ores et déjà disponibles sur Kaggle. Pour Landmark Recognition 2019, il s'agit de concevoir des modèles d’intelligence artificielle pouvant détecter des points de repère. Tandis que Landmark Retrieval 2019 est un défi impliquant d'utiliser un algorithme IA pour retrouver des images montrant un point de repère. Ces défis comprennent des prix pour un total de 50 000 dollars et les équipes qui les remporteront seront invitées à présenter leurs méthodes au cours du Second Landmark Recognition Workshop à CVPR 2019.
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