Le 20/06/2018 à 15:16, Christian Quest a écrit :
2) des objets détectés très loin dans l'image mais géoréférencé à
l'emplacement de l'image (au moins 50m de distance)... étonnant car
des images plus proches montrent aussi ce panneau
J'avais déjà constaté ça, et j'avais remonté le problème.
Si une info sur la taille du panneau dans l'image est dispo (où sa
position et donc la distance à la photo), je pense qu'il faudrait
cherche à en tirer parti...
Non, rien.
3) des rapprochements non faits par osmose, exemple:
http://osmose.openstreetmap.fr/fr/error/18327336651 : le max_height
est bien à proximité, sur l'emprise du parking
Des maxspeed=30 non détectés sur les passages protégés (le tag n'est
pas sur le way, mais sur le noeud du passage protégé).
J'ai modifié pour supporter ces deux cas.
Le 20/06/2018 à 17:48, Francois Gouget a écrit :
Il s’agit d'utiliser les panneaux détectés dans les photo Mapillary
pour les comparer aux tags dans OSM et détecter quand un panneau n'a
pas d'application sur les voies. On chercher les tags des effets du
panneau et pas le cartographie du panneau lui même.
C'est pour l’instant disponible à titre expérimental sur
l'Île-de-France, mais c'est possible de le généraliser.
Super ! Ca va rendre la reconnaissance de panneaux de Mapillary très
nettement plus utile.
Sur un de mes premiers tests je tombe sur un faux positif... de
Mapillary qui a pris une fenêtre pour un panneau.
https://osmose.openstreetmap.fr/fr/error/18327340825
Je peux le marquer comme faux positif dans Osmose mais en fait ce n'est
pas Osmose qui fait l'erreur. Mais je n'ai pas vu de moyen de signaler
le problème à Mapillary. Quelqu'un sait-il comment faire ?
Pas possible de reporter de faux positifs à Mapillary.
Sinon est-ce ok de les marquer comme faux positif dans Osmose ?
Oui
D'après une présentation faite par Mapillary au SOTM FR2016 leur algos
de deep learning sont sensés être capable de réaliser qu'un panneau
apparaissant sur 3 photos ne correspondaient en fait qu'à un seul objet
et de déterminer l'emplacement de cet objet. Est-ce qu'Osmose s'appuie
là-dessus ou est-ce qu'il signale le problème pour chaque photo ?
Non, c'est le résultat du clustering. Mais malgré cela, les panneaux
sont souvent dupliqués.
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