Un développeur s'associe à Facebook et Google pour faire ‘voir’ les machines

Maintenant, les ‘machines voient’ grâce à cette plateforme de vision par ordinateur open source créée par un développeur russe

Un développeur russe en collaboration avec Facebook et Google a conçu une plateforme de vision par ordinateur open source qui se comporte comme une machine d’enseignement et leur permet de “voir”.

Cela a été développé comme un projet mondial de vision par ordinateur open source par VisionLabs, un développeur de solutions dans le domaine de la vision par ordinateur, de l’analyse de données et de la robotique, et un résident du Cluster IT de Skolkovo avec le soutien de Facebook et Google, a déclaré un responsable.

VisionLabs a combiné deux bibliothèques populaires pour les développeurs – OpenCV et Torch. “Les deux géants de l’informatique se sont intéressés à l’étude approfondie des réseaux neuronaux et de l’intelligence artificielle et ont donc étendu leur soutien,” a déclaré le responsable à IANS. Le projet commun avec Facebook et Google a été lancé l’année dernière.

La bibliothèque OpenCV Open Source Computer Vision et le cadre de calcul scientifique open source Torch sont les outils les plus populaires pour les développeurs dans ce domaine, avec un large soutien pour les algorithmes d’apprentissage automatique. Chacun d’eux compte des milliers d’utilisateurs. Alors que VisionLabs a commencé à combiner les deux bibliothèques, Google et Facebook ont financé le travail et vérifié les résultats.

Balmanohar Paluri, Responsable de la recherche, Facebook AI Research, a déclaré : “Le projet ouvre le domaine de la vision par ordinateur à un plus grand public de développeurs. Notre objectif est de faire voir les machines. Pour cela, les connaissances doivent être ouvertes.”

Plusieurs barrières technologiques auxquelles les développeurs étaient confrontés dans les domaines de la vision par ordinateur et des réseaux neuronaux ont été supprimées, grâce au travail accepté. Désormais, toute start-up dans ce domaine peut lancer un projet en quelques jours alors qu’il aurait en fait fallu des années auparavant.

Facebook, Google et VisionLabs ne considèrent pas cela comme un projet commercial – son but est de développer la communauté et son objectif est des perspectives à long terme.

Depuis un certain temps, l’idée de combiner les deux “mondes” de développeurs populaires était sur la table des créateurs de Torch et OpenCV qui en discutaient. Cependant, comme c’est souvent le cas, personne ne s’est vraiment attelé à faire concrétiser l’incorporation, a expliqué le responsable.

En fin de compte, c’est l’un des trois leaders mondiaux en matière de reconnaissance d’image, VisionLabs, qui était prêt à faire avancer le projet et à utiliser ses propres connaissances pour ce faire, qui n’avaient été appliquées qu’à l’intérieur de l’équipe dans le passé.

Alexander Khanin, Directeur Général, VisionLabs, a déclaré qu’ils “communiquent régulièrement avec la communauté scientifique mondiale et assistent à toutes les importantes conférences internationales.”

“Nous sommes déjà bien connus et nous sommes familiers avec les unités de recherche de Google, Facebook, Twitter et d’autres grandes entreprises informatiques. Lorsque la compétition fermée pour devenir le leader du projet a été lancée, nous nous sommes proposés et, à la fin, nous avons été choisis. Google et Facebook ont financé notre travail, mais je tiens à réitérer que ce n’est absolument pas un projet commercial pour nous – tous les fonds, qui étaient en fait plutôt modestes, ont été utilisés,” a-t-il ajouté.

Albert Efimov, Responsable du Centre de Robotique de Skolkovo, a déclaré : “L’intégration de l’apprentissage automatique et de la vision par ordinateur dans un kit de développement unifié est une étape importante vers la stimulation de la création de nouvelles technologies et produits dans des industries stratégiques telles que la robotique et l’intelligence artificielle.”

Récemment, la communauté torch.ch qui atteint 10 000 à 15 000 personnes par jour a publié un rapport sur l’amalgamation de Torch et OpenCV avec des exemples du logiciel de reconnaissance développé et des fragments de code source.