Logiciels
Python / Ruptures
Parmi les initiatives du Centre Borelli, Python/Ruptures est une librairie Python open-source, dédiée à la détection de ruptures, une tâche essentielle en traitement du signal. Cette librairie, maintenue par plusieurs chercheurs et ingénieurs du laboratoire, est hébergée sur Github.
Au 31 mars 2021, elle a été téléchargée plus d’un million de fois et a environ 700 étoiles Github. Par ailleurs, Python/Ruptures est citée dans plus de 250 publications académiques et est utilisée dans plusieurs applications industrielles et médicales. Depuis 2020, elle a été présentée à ce titre dans une dizaine de séminaires de laboratoires de recherche et de services de R&D industriels.
Nombres de téléchargements à ce jour
Satellite Stereo Pipeline S2P
La Satellite Stereo Pipeline S2P est une chaîne de traitement développée au Centre Borelli, en collaboration avec le CNES, qui permet d’estimer l’information 3D à partir de paires d’images stéréo prises par satellite.
Références :
- An automatic and modular stereo pipeline for pushbroom images, Carlo de Franchis, Enric Meinhardt-Llopis, Julien Michel, Jean-Michel Morel, Gabriele Facciolo. ISPRS Annals 2014.
- On Stereo-Rectification of Pushbroom Images, Carlo de Franchis, Enric Meinhardt-Llopis, Julien Michel, Jean-Michel Morel, Gabriele Facciolo. ICIP 2014.
- Automatic sensor orientation refinement of Pléiades stereo images, Carlo de Franchis, Enric Meinhardt-Llopis, Julien Michel, Jean-Michel Morel, Gabriele Facciolo. IGARSS 2014.
La librairie ADAPT
La librairie ADAPT propose une compilation de méthodes de transfert d’apprentissage et d’adaptation de domaine. Ces méthodes permettent de corriger les différences qui existent en machine learning entre la distribution des données d’apprentissage et celle des données d’application. Cette librairie a pour objectif de faciliter l’intégration des méthodes de transfert dans des contextes industriels en permettant de comparer rapidement plusieurs méthodes. ADAPT propose plus d’une quinzaine de méthodes ainsi qu’une base modulable facilitant le développement de nouveaux algorithmes. La librairie est entièrement compatible avec les modèles scikit-learn et tensorflow et propose une documentation détaillée avec de nombreux exemples.