Une initiative de l’Ibteda Digital Library au Pakistan a transformé une décennie de travail manuel en une source de données précieuse pour l’automatisation de la numérisation de livres. Cette archive communautaire privée a passé dix ans à numériser des ouvrages rares en ourdou, tels que des lithographies et des dictionnaires, en utilisant un équipement photographique artisanal et en finalisant chaque page manuellement dans Photoshop.
Les 575 729 pages ainsi traitées, provenant de 1 765 livres, contenaient implicitement des décisions de recadrage humaines. Ces informations ont été récupérées en alignant les pages finies avec leurs photos brutes via des méthodes comme SIFT et MAGSAC, puis utilisées comme étiquettes pour superviser un système d’automatisation. Il est à noter que cette approche, s’appuyant sur l’équivalent de dix clics d’opérateur par livre, a surpassé des tentatives basées sur des ensembles de données plus volumineux, des modèles comme ResNet-50 ou des résolutions d’image supérieures.
Cette démarche met en lumière la valeur des annotations humaines spécifiques, même issues de processus manuels longs, pour des tâches d’apprentissage automatique où les solutions purement algorithmiques peinent à atteindre la même efficacité.
Source : Reddit r/MachineLearning