Notre ami robotaniste est doué d’un caractère bien trempé et d'une mémoire d’éléphant, il veut se lancer dans la reconnaissance automatique des images d’herbiers. Mais d’abord, il va falloir qu’il apprenne à reconnaître une série de traits descriptifs des plantes. Qui mieux que les Herbonautes pour l’accompagner dans cet apprentissage ?
Notre robotaniste souhaite mettre à disposition ses ressources de calcul informatique et sa grande mémoire pour aider la consultation et la recherche des spécimens de collections naturalistes. Mais pour commencer il doit apprendre à reconnaitre une douzaine de « caractères descriptifs » des plantes (des traits morphologiques) à partir des images d’herbier : forme du limbe, disposition des feuilles, type de port de la plante, etc. Pour réussir cette mission d’apprentissage, il a besoin des Herbonautes, seuls capables de lui fournir quelques milliers d’exemples de ces traits descriptifs pour des tests de reconnaissance et de documentation automatique d’images.
Nous vous proposons dans cette mission, un premier lot de 4 000 images de différents groupes de plantes et une liste de caractères à annoter sous forme de questions. Avec votre aide et beaucoup de travail, notre robotaniste pourra s’entraîner et à terme, décrire les millions d’images de la base de données RECOLNAT.
Photos d'herbier avant et après avoir appliqué un programme de nettoyage d'images par segmentation (UMMISCO). Ce nettoyage permet de ne garder que la partie biologique sur la photo pour entraîner le réseau de neurones.
La mission s’inscrit dans le cadre du projet e-COL+ (ANR-21-ESRE-0053) « valorisation des données naturalistes ». Ce projet a pour objectif d’enrichir les collections d’histoire naturelle avec des images 3D en utilisant des équipements de numérisation tomographiques et surfaciques. Ce corpus de modèles 3D bénéficiera du développement d’une interface de consultation « intelligente » incluant la navigation et la recherche par caractères descriptifs. La méthode ainsi développée sur la base des images 2D d’herbier, sera ensuite adaptée pour traiter les images 2D et 3D des collections de zoologie.
Gorilla gorilla gorilla Savage, 1847. Méthode d’imagerie : scan laser et de photogrammétrie, Plateforme Surfaçus, Muséum national d’histoire naturelle (spécimen MNHN-ZM-MO-2000-667).
Modèle 3D de la tête Loxodonta cyclotis Matschie, 1900. Méthode d’imagerie : tomographie par rayon X, Plateau technique AST-RX, Muséum national d’histoire naturelle (spécimen : crâne d'éléphant d’Afrique , MNHN-ZM-MO-1956-194).
Consignes de la mission
Pour cette mission, nous avons utilisé un algorithme de « tirage au sort » pour sélectionner un lot d’images de différentes espèces de plantes. L’objectif étant d’obtenir dans la mesure du possible, une grande diversité de caractères morphologiques pour les annotations.
Notez s'il s'agit d'une plante ligneuse ou herbacée.