Annuaire des initiatives
Pertinence
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- PyTorch
- Notoriété 50 %Myria3D est une bibliothèque de deep learning conçue pour la segmentation multiclasse de grands nuages de points Lidar à haute densité. Elle implémente l'entraînement de réseaux de neurones de segmentation 3D avec des logiques de traitement et d'évaluation optimisées pour les données à l'échelle du lot. L'inférence sur des nuages de points inconnus à grande échelle est également prise en charge, ce qui permet d'évaluer la IoU sur l'ensemble du nuage de points, ce qui se traduit par une évaluation fiable du modèle.
- Notoriété 45 %EDS-NLP est un framework collaboratif de traitement automatique des langues (NLP) qui vise principalement à extraire des informations à partir de notes cliniques en français. Il s'agit d'une collection de composants ou de pipes, qui peuvent être des fonctions basées sur des règles ou des modules d'apprentissage profond. Ces composants sont organisés dans un système de pipeline efficace et modulaire, conçu pour les modèles hybrides et multitâches. Nous utilisons spaCy pour représenter les documents et leurs annotations, et PyTorch comme backend d'apprentissage profond pour les composants entraînables.
- Notoriété 43 %Sat-NeRF est un modèle innovant de photogrammétrie par imagerie satellite utilisant des champs de radiance neuronaux. Il permet de générer des modèles 3D précis à partir d'images satellites multi-dates, en intégrant des modèles de caméras spécifiques aux satellites. Le système gère les variations d'ombres et les objets temporaires pour produire des reconstructions robustes et détaillées, utiles pour l'analyse environnementale et l'urbanisme.
- Notoriété 40 %Le projet FLAIR-2 vise à améliorer la précision des cartes en fournissant une description plus complète et une meilleure compréhension de notre environnement. Il s'appuie sur un jeu de données d'imagerie aérienne de haute résolution avec plus de 20 milliards de pixels annotés, acquis sur trois ans et différents mois. Les images aériennes sont accompagnées de données Sentinel-2 avec 10 bandes spectrales, offrant une résolution spatiale de 10 mètres. Le défi consiste à intégrer des informations texturales et temporelles pour améliorer la segmentation sémantique de ces données multi-sources.
- PyJoules est un logiciel open source permettant de mesurer la consommation énergétique d'un ordinateur hôte pendant l'exécution d'un code Python. Il prend en charge le suivi de la consommation d'énergie des processeurs Intel, de la mémoire RAM et des GPU intégrés Intel pour les architectures serveur, ainsi que des GPU Nvidia.
- Notoriété 39 %Le projet FLAIR-1 vise à améliorer la précision des cartes en fournissant une segmentation précise des surfaces terrestres à partir d'images aériennes. Il propose un défi de segmentation sémantique et d'adaptation de domaine pour les images aériennes, avec un grand ensemble de données comprenant plus de 20 milliards de pixels annotés.
- Notoriété 39 %Geoarches est une bibliothèque open source développée par l'INRIA dédiée à la modélisation et à la prévision des données climatiques et météorologiques. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de construire, entraîner et évaluer des modèles de machine learning spécialisés dans l'analyse de données géospatiales complexes. Le projet facilite l'intégration de blocs fonctionnels dans des pipelines de recherche existants et propose des outils pour le téléchargement, le prétraitement et l'évaluation des données.
- Notoriété 37 %EDS-PDF est un framework modulaire permettant d'extraire des informations textuelles à partir de documents PDF. Il peut être utilisé tel quel ou être étendu pour s'adapter à des cas d'utilisation spécifiques. Il propose un système de pipeline et divers utilitaires pour la visualisation et le traitement de PDF, ainsi que plusieurs composants pour construire des modèles complexes.
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