Fire Viewer

non-profit

https://fireviewer.vercel.app/demo

fireviewer

Activity Feed

AI & ML interests

fire detection, vision, localization, deterministic perimeter, public source analysis, dataset

Recent Activity

Charlbi published a dataset about 19 hours ago

fireviewer/fire-smoke-cpu-organized-20260922

Charlbi updated a model 2 days ago

fireviewer/litert-models

Charlbi updated a dataset 3 days ago

fireviewer/fire-smoke-cpu-organized-20260922

View all activity

Organization Card

Community About org cards

FireViewer sur Hugging Face

Modèles, datasets et artefacts versionnés pour documenter, reconstruire et étudier les incendies de végétation.

FireViewer est un MVP de recherche actif. L’association FIRE-VIEWER assure l’administration et la gestion de ses ressources ; la gouvernance technique est maintainer-led. Les actifs antérieurs, les composants UWD et les droits tiers restent soumis à leurs licences ou conventions. Le placement d’un dépôt ne transfère pas les droits.

observé ≠ reconstruit ≠ simulé ≠ prédit

FireViewer ne prédit pas la propagation future et ne remplace pas les autorités. Les résultats IA sensibles requièrent validation humaine. La visibilité publique n’établit ni qualification scientifique, ni promotion runtime, ni droit de redistribution.

Modèles

Modèle	Statut	Mesure et protocole
fire-smoke-dfine-m-strict-v1	Candidat de recherche principal, non qualifié production	mAP50–95 indépendant 0,3924 ; F1 holdout calibré 0,6475
rtdetr-v2-r50-fire-smoke	Référence historique/conservatrice	mAP50–95 indépendant 0,3502
fire-smoke-yolo11m-strict-v1	Baseline, pas détecteur principal	mAP50–95 indépendant 0,1491 ; AP flamme 0,0193
fire-smoke-rfdetr-medium-v110-strict-v1	Candidat de validation ; benchmark indépendant encore manquant	mAP50–95 validation entraînement 0,468331, EMA époque 18
dinov3-pointing-pilot-v1	Pilote public observé ; politique de publication à clarifier	PCK@10 0,55556 sur 9 points positifs de validation seulement

Les scores indépendants D-FINE, RT-DETR et YOLO utilisent 512 images de Hajorda/flameye-wildfire-detection@test, révision 361a3dea8b877482af9f4ed80eff77ffd39926ef. La calibration et le holdout (129/383 images dans le protocole documenté) restent distincts. Ne pas classer RF-DETR ou DINOv3 dans le même tableau de performances : leurs tâches/splits/protocoles diffèrent. Les seuils calibrés ne sont pas des seuils opérationnels.

DINOv3 est visible publiquement, alors que ses reçus historiques conservent une politique privée et une absence d’approbation de publication. La card doit refléter la visibilité constatée sans inventer une autorisation de redistribution ou de promotion. La décision de droits reste à établir.

Datasets

Dataset	Statut	Contenu établi
fire-smoke-detection-corpus-v1	Corpus de référence détection strict-clean	102 257 lignes ; train 60 981 / validation 19 209 / test 22 067 ; droits par source
firewarning-train-bundles-v1	Archive de reproductibilité	15 ZIP64, maturités distinctes ; catalogue documentaire, pas un corpus homogène
simple-measured-scenes-v1	Ressource géographique active/de référence	Packages mesurés Die/Justin, producteur UWD séparé, chemins publiés conservés
fire-and-smoke-corpus-point-and-detect	Publication incomplète	Avant ajout de la card : seulement `.gitattributes`, aucun corpus utilisable

Provenance et intégration

Lire la card et les fichiers de droits de chaque ressource. Conserver corpus, split, révision, protocole, source et incertitude. Un point dans une image n’est pas une coordonnée terrain ; une carte mesurée n’est pas une observation incendie. Les corpus privés et les ressources retirées ne font pas partie de l’inventaire public actuel.