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Détecteur Multibox Single Shot (SSD)

Si vous regardez de plus près, vous verrez trouvez que l'image à droite de la flèche est exactement la même que celle à gauche, sauf que les cratères ont été surlignés en blanc par un réseau de neurones. Le voyage spatial complet de 2 mois, divisé en 6 étapes Tout commence par Mars, bien sûr - La deuxième plus petite planète du système solaire, comprenant une atmosphère mince, présente des caractéristiques de surface rappelant à la fois les cratères d'impact de la Lune et les vallées, les déserts et les calottes glaciaires polaires de la Terre.

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Exemples de la diversité de la surface de Mars Récemment, la recherche de technosignatures - propriétés mesurables fournissant des preuves scientifiques de la technologie extraterrestre passée ou présente - a suscité un nouvel intérêt. Faites connaissance avec Omdena, une plateforme collaborative mondiale réunissant pendant 36 mois, depuis 36 mois, 36 terriens originaires de 18 pays différents, afin d'identifier les anomalies à la surface de Mars, ce qui faciliterait la découverte de technosignatures et de sites d'atterrissage.

Je suis tombé par hasard sur ce joyau tout à fait par hasard, lorsque je parcourais mon fil d'actualité Medium et que je suis tombé sur l'article suivant qui a changé ma vie: Je n'ai pas perdu de temps pour postuler et quelques jours plus tard, j'étais extrêmement ravi de recevoir un courrier électronique confirmant mon rôle d'ingénieur en ML dans ce projet, après un bref entretien.

La collaboration au cours des deux prochains mois n'aurait pas été possible sans l'existence d'outils de collaboration en ligne merveilleux, tels que: Mou, avec lesquels nous avions l'habitude de converser et de réfléchir ensemble, avec l'aide de channels bien nommés. Zoom, que nous avons utilisées pour nos vidéoconférences de synchronisation hebdomadaire au cours desquelles tous les participants ont partagé leurs progrès et leurs apprentissages chaque semaine.

GitHub, que nous utilisions pour partager et partager tout le code de développement.

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Google Colaboratory, qui fournit un accès gratuit aux blocs-notes Jupyter compatibles GPU pour expérimenter différents modèles. Il a fallu deux semaines à l'analyse des exigences avant la création de notre propre paquet Python - mars-ode-data-access. Toutes les informations concernant son utilisation peuvent être trouvées ici - https: Exemple d'utilisation du package Python de mars-ode-data-access Comment les données voyagent-elles de Mars à nos carnets Jupyter? Les utilisateurs courants comme nous accèdent à toutes ces données en ouvrant l'explorateur de données orbital de Mars.

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ODE Site Web dans nos navigateurs, ou mieux encore, par y accéder par programmation en utilisant notre propre paquet Python. Si vous souhaitez approfondir les détails de ce voyage, consultez l'article suivant pour en savoir plus: Une fois les données obtenues, nous devions comprendre les anomalies recherchées. Sur la base des données Zenodo, nous avons pu identifier 7 anomalies différentes, à savoir: De plus, nous avons créé utilitaires de pré-traitement aligner, recadrer, traduire, faire pivoter, redimensionner et chronique une rencontre qui a changé ma vie les données téléchargées.

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Vous pouvez trouver plus de détails sur ces outils dans l'article suivant, écrit par Sebastian Laverde: Avec toutes nos données en place, nous avons dû étiqueter manuellement toutes les images. L'époque de la classification simple des images est révolue.

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Nous vivons maintenant dans un monde de détection d'objets et de segmentation sémantique, avec une variété d'outils d'annotation et de formats d'étiquetage! L'étiquetage est une tâche très laborieuse et c'est à ce moment-là que nous avons prouvé notre force numérique, accomplissant cette tâche apparemment herculéenne en étiquetant à images, en moyenne, en un peu plus d'une semaine.

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Nous avons commencé par utiliser LabelImg, un outil d'annotation open source permettant de dessiner des boîtes rectangulaires autour des anomalies d'intérêt. Masques de segmentation de cratères obtenus à partir d'une image annotée avec l'outil VIA Enfin, après des préparatifs aussi élaborés, nous avons atteint le stade que tout le monde attendait - Sélection de modèles et formation! Nous avons expérimenté des modèles supervisés et non supervisés, mais pour que cette histoire soit concise, je présenterai 3 modèles supervisés.

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Toutes les expériences ont été effectuées sur Google Colaboratory. Détecteur Multibox Single Shot SSD Avec le LabelImg-annotated dataset sur échantillons d'apprentissage, échantillons de validation et plusieurs types de transformations d'image, un détecteur Single Shot Multibox basé sur un modèle pré-formé Resnet34 a été formé pour 30 époques avec un programmateur de fréquence d'apprentissage à 1 cycle.

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La perte focale a été sélectionnée en tant que fonction de perte et a été minimisée par un optimiseur Adam en 6,5 minutes, ce qui a permis d'afficher les prédictions affichées dans l'image ci-dessous, avec des cadres de sélection entourant les anomalies. La perte aplatie de la fonction de perte d'entropie croisée a été minimisée par un optimiseur d'Adam en environ 2 heures, ce qui a permis d'obtenir les prévisions de l'image ci-dessous, les anomalies apparaissant en blanc.

La perte de reconstruction L1 a été minimisée par un optimiseur Adam en 6 heures environ, ce qui a permis d'afficher les prévisions à droite. Des technosignatures telles que des boucliers thermiques, des parachutes, des sites de crash et le mobile Curiosity ont été détectées.

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Avant de terminer, permettez-moi de vous présenter une application conviviale créée en reliant ces 6 éléments, afin de créer un pipeline de bout en bout capable de télécharger des images directement à partir de Mars Orbital Data Explorer et de les analyser à l'aide de notre logiciel.

Si vous souhaitez voir toutes nos expériences ou apporter votre contribution, rendez-vous sur https: Donc, voilà, notre parcours au cours des 2 derniers mois. Chronique une rencontre qui a changé ma vie que vous avez apprécié la lecture de notre projet autant que nous avons apprécié de le travailler.

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Travailler en collaboration sur ce projet s'apparentait à la formation d'un réseau de neurones, où les choses étaient chaotiques au début du projet, des inconnus aléatoires rejoignant un nouvel environnement collaboratif.

Nous sommes extrêmement reconnaissants envers Rudradeb Mitra pour nous réunir tous et nous guider; Daniel Angerhausen et Patricio Becerra pour nous guider avec l'énoncé du problème; Michael Burkhardt pour avoir publié nos articles sur Medium et pour nous tenir au courant de tout ce qui se passe à Omdena. Dans un monde en proie à la cupidité, à la haine et à l'intolérance, Omdena vient comme une bouffée d'air frais pour éliminer les barrières nationales.

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Ce projet témoigne du fait de réunir un groupe d'étrangers de différents coins de la Terre, qui ne se sont jamais rencontrés auparavant. Contrôle au sol à Tom majeure. Plus et moins… Références.