Pizzaïolo Dataset : Des Images Synthétiques Ontologiquement Explicables - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Pizzaïolo Dataset : Des Images Synthétiques Ontologiquement Explicables

Résumé

Les travaux issus du mouvement XAI ont souligné la nécessité d'inventer des modèles d'IA explicables du point de vue de leurs utilisateurs. Une approche prégnante vise à concevoir des modèles qui réifient les concepts et raisonnements du domaine d'application. En Vision par Ordinateur, les travaux qui expérimentent la création de ces nouvelles IA ont souligné l'intérêt de datasets synthétiques dédiés à des domaines spécifiques, proposant des représentations visuelles simples, et mettant en oeuvre des concepts et raisonnements non ambigus, explicites, et plus ou moins complexes. Nos travaux en XAI s'inscrivent dans cette mouvance et nous avons créé le Pizzaïolo Dataset : un ensemble d'exemples générés à partir d'une ontologie sous forme d'images synthétiques de pizzas annotées pour expérimenter la conception d'IA explicables. L'objectif de ce papier est de présenter le Pizzaïolo Dataset, et de le mettre librement à disposition de la communauté des chercheurs.
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2024 [bourguin-lewandowski] Pizzaiolo Dataset - EGC2024.pdf (1.39 Mo) Télécharger le fichier
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Dates et versions

hal-04401953 , version 1 (18-01-2024)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04401953 , version 1

Citer

Grégory Bourguin, Arnaud Lewandowski. Pizzaïolo Dataset : Des Images Synthétiques Ontologiquement Explicables. Atelier Explain'AI à EGC'2024, Jan 2024, Dijon, France. ⟨hal-04401953⟩
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