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Ce "robotaniste", quel caractère ?

Mission terminée

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 ?

Nombre de spécimens
4005
Contributions
104854
Chef de mission
Ouverture
16 janvier 2023
Mission terminée
2 novembre 2023

Finito !

Bravo à tous d'avoir accompli cette mission d'annotation des caractères. Mention spéciale pour Iris52, Phify et Peduzzic :-) Si vous êtes toujours partants, nous vous proposerons une suite... valider le travail du Robotaniste. À suivre !

31 août 2023

3 000 !

merci pour ces 3 000 spécimens complétés !!

30 mars 2023

les 1 000 premiers spécimens faits !

merci à tous pour ces 1 000 spécimens renseignés ! Je peux déjà transmettre ce premier lot à notre robotaniste et voir ce qu'il en "pense" ;-)

16 janvier 2023

La mission est ouverte !

Chères et chers Herbonautes, dans ce début d'année, nous vous proposons une mission un peu différente... venez vite la découvrir :-)

58 membres
4005 spécimens vus
4004 spécimens complets

Avancement de la mission

Objectif : 4004 / 4005 specimens

"Ce robotaniste, quel caractère ?"

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.

1-Texture de la tige :

Notez s'il s'agit d'une plante ligneuse ou herbacée.