Microsoft publie en open source 125 millions d’empreintes de construction aux États-Unis

Pour la communauté OpenStreetMap

Microsoft a annoncé la publication de 124 millions de marques de construction aux États-Unis pour la communauté OpenStreetMap.

« Bing a fait des investissements très importants dans le domaine de l’apprentissage en profondeur, de la vision par ordinateur et de l’intelligence artificielle pour soutenir un certain nombre de scénarios de recherche différents. L’équipe de Bing Maps a également appliqué ces techniques dans le but d’augmenter la couverture des empreintes de construction disponibles pour OpenStreetMap. En conséquence, nous annonçons aujourd’hui que nous lançons des empreintes de 124 millions de bâtiments aux États-Unis pour la communauté OpenStreetMap », a annoncé l’équipe Bing Maps dans un billet de blog.

L’équipe de Bing Maps s’est appuyée sur la boîte à outils Open Source CNTK Unified, développée par Microsoft. À l’aide de CNTK, elle a appliqué ses réseaux de neurones profonds et le ResNet34 avec des couches de suréchantillonnage RefineNet pour détecter les empreintes de bâtiment des images Bing.


Première étape : segmentation sémantique

Par la suite, elle a supprimé le bruit et les données suspectes (faux positifs) des prédictions, puis a appliqué un algorithme de polygonation pour détecter les arêtes et les angles du bâtiment afin de créer une empreinte de bâtiment appropriée.


Seconde étape : polygonation

« En utilisant cette approche, nous avons extrait 124 885 597 empreintes aux États-Unis. Dans OpenStreetMap, il y a actuellement 30 567 953 pieds carrés aux États-Unis (la dernière fois que notre équipe a compté) provenant à la fois des contributions de l’éditeur et de diverses importations à l’échelle de la ville ou du comté », a expliqué l’équipe qui a rappelé que Bing met gratuitement ces données à disposition pour téléchargement.

Vous pouvez en lire plus sur ce travail et télécharger directement les données de GitHub. La boîte à outils CNTK développée par Microsoft est open source et disponible également sur GitHub. Le modèle ResNet3 est open source et disponible sur GitHub. L’équipe de vision par ordinateur de Bing Maps présentera ce travail lors de la conférence annuelle State of the Map à Milan, en Italie.

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