Suite à ⚗️ PoC Panoramax: détection/classification de panneaux
Depuis plusieurs mois, les photos qui passent pas l’API de floutage font aussi l’objet d’une détection des panneaux de signalisation, vu qu’on les avait ajouté en troisième “classe” lors de notre annotation collaborative en plus des visages et plaques d’immatriculation.
Ce sont ainsi plus de 3 millions d’extraits de photos qui ont été mis de côté.
Exemples :
J’ai passé une partie de tout ça à la classification, avec le modèle que j’ai entrainé, puis généré un fichier CSV contenant:
- le type de panneau
- la position (latitute/longitude en WGS84)
- la date de prise de vue
- la direction de prise de vue de la photo (si connue)
- le modèle de caméra (si connu)
- le type de projection d’image (equirectangular si photo à 360°)
Les fichiers d’échantillons sont sur data.gouv :
Il y a 30000 STOP (AB4) et environ 70000 limites de vitesse (B14).
ATTENTION : Un même panneau peut apparaitre sur plusieurs photos et pourra donc apparaitre plusieurs fois dans le fichier. Aucun dédoublonnage n’est fait, pour permettre d’éventuels calculs de position des panneaux par triangulation.
J’ai publié ces échantillons justement pour que ceux qui veulent s’attaquer à la déduplication et la triangulation aient de la matière première 
Je poursuit l’annotation pour un nouvel entrainement du modèle avec encore quelques types de panneaux de plus car ces millions de photos classées permettent de compléter les types de panneaux où il y avait peu d’exemplaires annotés (désormais plus de 150 “A8”… le passage à niveau non protégé avec sa locomotive à vapeur).
Il y a maintenant environ 80000 images annotées en 246 classes.
