Un nouveau jeu de données, « Starfield Fauna », comprenant 20 000 images de 50 espèces animales issues du jeu vidéo Starfield, a été mis à disposition pour la recherche en classification d’images.
Ce corpus d’images est destiné à entraîner des modèles d’intelligence artificielle à reconnaître et classer différentes formes de vie. Les données ont été méticuleusement collectées à partir de captures vidéo du jeu, offrant une diversité visuelle contrôlée.
Pour chaque espèce, environ deux minutes de séquences vidéo ont été enregistrées dans leurs biomes respectifs, incluant une minute de jour et une minute de nuit. Ces prises, souvent divisées en deux segments de 30 secondes, visaient à varier les arrière-plans et les conditions d’éclairage. Un script PowerShell a ensuite été employé pour extraire les 400 images nécessaires par espèce, avec quelques clichés supplémentaires.
La création de jeux de données à partir d’environnements virtuels comme Starfield offre un moyen efficace de générer de vastes quantités de données labellisées, potentiellement utiles pour des applications réelles nécessitant la reconnaissance d’espèces ou d’objets dans des contextes variés. Cette approche pourrait ouvrir de nouvelles voies pour l’entraînement de systèmes d’IA dans des environnements contrôlés et reproductibles.
Source : Reddit r/MachineLearning