Un challenge international pour mieux compter les épis de blé par analyse d'image

Publié par Redbran le 05/05/2020 à 13:00
Source: INRAE
Les Data Scientists, hackeurs et scientifiques du monde entier sont invités à joindre leur force pour résoudre un nouveau défi ! Il s'agit de créer un modèle robuste et précis capable de détecter les épis de blé à partir d'images de terrain. Cet algorithme aurait un large impact pour la recherche (La recherche scientifique désigne en premier lieu l’ensemble des actions entreprises en vue...) en phénotypage ainsi que des avantages pratiques pour les producteurs de blé (« Blé » est un terme générique qui désigne plusieurs...) de tous les pays (Pays vient du latin pagus qui désignait une subdivision territoriale et tribale d'étendue...). Doté de 15 000 dollars de prix, ce challenge mondial est co-organisé en France par l'UMT CAPTE (INRAE - Arvalis - HIPHEN).


Un challenge international pour mieux compter les épis de blé par analyse d'image. © Etienne David - ARVALIS.

La recherche en agriculture à travers le monde (Le mot monde peut désigner :) s'équipe depuis plusieurs années de capteurs (Un capteur est un dispositif qui transforme l'état d'une grandeur physique observée en une...) afin de pouvoir observer les plantes, comme le blé, aux instants clé de leur développement. Certains paramètres importants, sont en effet encore mesurés à la main (La main est l’organe préhensile effecteur situé à...), comme le nombre (La notion de nombre en linguistique est traitée à l’article « Nombre...) d'épis, ce qui est un travail long et fastidieux.

Mieux compter les épis par analyse d'image

Les chevauchements d'épis, la variation de l'apparence en fonction de la maturité et du génotype (Le génotype est l'ensemble ou une partie donnée de la composition génétique...), la présence de barbes ou non, l'orientation (Au sens littéral, l'orientation désigne ou matérialise la direction de l'Orient (lever du soleil...) de la tête, ou encore le vent (Le vent est le mouvement d’une atmosphère, masse de gaz située à la surface...), sont autant de facteurs qui rendent compliqué le dénombrement des épis de blé à partir d'images numériques. Un modèle robuste et précis capable de réaliser cette tâche aurait un large intérêt pour la recherche en phénotypage et pour les producteurs du monde entier (évaluer la densité (La densité ou densité relative d'un corps est le rapport de sa masse volumique à la...), la santé (La santé est un état de complet bien-être physique, mental et social, et ne consiste...) et la maturité des épis). Des travaux en ce sens (SENS (Strategies for Engineered Negligible Senescence) est un projet scientifique qui a pour but...) ont déjà été réalisés par deep learning, notamment par Arvalis, mais avec un trop petit nombre de données (Dans les technologies de l'information (TI), une donnée est une description élémentaire, souvent...) pour pouvoir disposer d'un modèle générique.

Appel aux intelligences mondiales

Afin d'y remédier, un concours international de data science, le Global Wheat Head Challenge hébergé par la plateforme Kaggle.com, est lancé le 4 mai 2020, avec, pour les 3 équipes les plus performantes, un prix de 15 000 $ à partager*. Un jeu de données de plus de 190 000 épis est mis à la disposition des participants par le consortium international Global Wheat Dataset **. Ils devront produire un algorithme suffisamment robuste, éprouvé sur un autre jeu de données à l'issue du challenge. Cet algorithme sera accessible en open source.

Inscription du 4 mai au 28 juillet 2020 sur www.kaggle.com. Clôture (Une clôture désigne tout obstacle naturel ou fait de la main de l'homme (barrière) et suivant...) du challenge le 4 août 2020. La remise des prix est prévue le 28 août lors de la conférence du CVPPP à Glasgow (UK).

* Ce concours est soutenu par le Global Institute for Food Security (GIFS, https://www.gifs.ca/), Kubota (https://www.kubota.com/), Hiphen (https://w ww.hiphen-plant.com/) ainsi que l'Institut Convergences Agriculture Numérique (Une information numérique (en anglais « digital ») est une information...) #DigitAg (https://www.hdigitag.fr).

**Le consortium international Global Wheat Datasetest animé enFrance par l'UMT CAPTE (INRAE - Arvalis - HIPHEN), qui co-organise ce concours avec les Universités de Tokyo, Queensland (Australie), Saskatchewan (Canada), Rothamsted Research (Grande-Bretagne), l'Université d'Agriculture de Nanjing (Chine) et ETH Zürich.
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