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FireViewer sur Hugging Face
Modèles, datasets et artefacts de recherche pour l’analyse visuelle des incendies.
FireViewer est un projet distinct de recherche et développement maintenu par Unicorn Who Dev. L’organisation Hugging Face fireviewer rassemble les ressources publiées pour l’entraînement, l’évaluation, la reconstruction, la simulation et la traçabilité des travaux FireViewer.
Limite d’usage importante
FireViewer n’est ni un service d’alerte, ni une source officielle, ni un outil de conduite des secours. Aucun modèle, dataset, score ou artefact publié ici ne doit être utilisé seul pour confirmer un incendie, décider d’une évacuation, prévoir une propagation ou conduire une intervention. En situation réelle, suivez les informations et consignes des autorités compétentes.
Inventaire publié
Au 14 août 2026, l’organisation réunit 11 datasets et 8 modèles. Chaque dépôt possède sa propre carte ; celle-ci reste la référence pour connaître la provenance, les révisions, les métriques, les limites et les conditions applicables à la ressource.
Modèles
| Modèle | Fonction documentée |
|---|---|
| RT-DETRv2-R50 Fire/Smoke | Détection de fumée et de flammes visibles. |
| MolmoPoint 8B Fire/Smoke Pointing | Pointage visuel de flammes et d’origines apparentes de colonnes de fumée. |
| DINOv3 ViT-B/16 Multi-task Boreal v1 | Checkpoint multi-tâches fondé sur le corpus Boreal. |
| D-FINE XLarge Fire/Smoke v2 | Détection de fumée et de flammes visibles. |
| DINOv3 ViT-B/16 Multi-task FireViewer v3 | Checkpoint multi-tâches FireViewer sur corpus composite. |
| SegFormer-B2 Fire/Smoke Baseline v1 | Baseline de segmentation binaire feu ou fumée. |
| RF-DETR Large Ground Fire/Smoke v2 | Détection feu/fumée sur vues terrestres. |
| RF-DETR Small Ground Elite Fire/Smoke v1 | Détection feu/fumée sur vues terrestres avec une architecture compacte. |
La présence d’un modèle sur le Hub ne signifie pas qu’il est validé pour un usage opérationnel. Les cartes distinguent les checkpoints principaux, challengers, baselines et artefacts d’évaluation, avec leurs propres jeux de tests et limites.
Datasets et packs
| Dataset ou pack | Contenu documenté |
|---|---|
| Critical Evaluation Corpus | Lots critiques d’évaluation, de référence et de préparation d’incident. |
| Training Bundles v1 | Bundles versionnés préparés pour les objectifs d’entraînement FireViewer. |
| Fire and Smoke Detection Corpus v1 | Corpus d’images et d’annotations pour la détection de flammes et de fumée visibles. |
| Prithvi Burn Scars Training Dataset v1 | Segmentation de cicatrices de brûlage à partir d’observations satellitaires. |
| Fire/Smoke Pointing Ground v1 | Pointage feu/fumée sur images terrestres, associé au modèle MolmoPoint. |
| DINOv3 Multi-task FireViewer v3 Dataset | Corpus multi-source préparé pour le checkpoint DINOv3 FireViewer v3. |
| SegFormer-B2 Baseline v1 Dataset | Corpus associé à la baseline de segmentation SegFormer-B2. |
| DINOv3 Cross-View FireViewer v1 Dataset | Paires cross-view destinées au recalage visuel et à son évaluation. |
| Die 2026 Omniverse Reproduction Pack | Pack reproductible OpenUSD/Omniverse pour une simulation historique documentée. |
| Dataset from Simulations | Corpus synthétique produit dans NVIDIA Omniverse pour une scène fictive. |
| Simple Measured Scenes v1 | Scènes géographiques mesurées, builds adressés par empreinte et métadonnées de production. |
Selon les droits associés au compte Hub, certaines pages peuvent demander une autorisation d’accès. Cet inventaire ne modifie pas les conditions propres à chaque dépôt.
Comment lire les ressources
Les familles FireViewer couvrent plusieurs natures de données qui ne doivent pas être confondues :
- une observation provient d’une acquisition ou d’une source identifiée ;
- une annotation ajoute une interprétation humaine, instrumentale ou dérivée ;
- une reconstruction réorganise rétrospectivement des éléments disponibles et n’est pas une observation directe ;
- une simulation produit une scène synthétique selon des paramètres déclarés ;
- une prédiction de modèle reste une sortie probabiliste qui demande une interprétation et, selon le contexte, une validation humaine.
Les métriques ne sont comparables que lorsque les cartes utilisent le même dataset, le même split, la même révision et le même protocole d’évaluation. Une archive téléchargeable, un checkpoint chargeable ou une inférence réussie ne constitue pas à lui seul une validation scientifique ou opérationnelle.
Provenance, droits et intégrité
Les sources tierces conservent leurs licences, attributions et restrictions propres. Aucune licence globale ne couvre automatiquement tous les modèles, datasets, images, poids ou artefacts de l’organisation.
Avant toute utilisation ou redistribution, consultez la carte du dépôt concerné ainsi que ses manifestes, notices, fichiers de provenance et inventaires d’empreintes. Lorsqu’une carte distingue les droits des poids, du code, de la documentation et des données, ces indications doivent être lues séparément.
Identifiants historiques
Certaines ressources conservent FireWarning dans leur slug, leurs noms d’archives, leurs manifestes, leurs contrats ou leurs empreintes. Ces chaînes sont maintenues pour la compatibilité et la traçabilité ; elles ne désignent pas un projet actif distinct. Le nom éditorial canonique est FireViewer.
Code et documentation
Contact
Questions publiques, provenance, droits, sécurité et demandes de retrait : unicornwhodev@gmail.com.
English overview
FireViewer is a distinct research and development project maintained by Unicorn Who Dev. This Hugging Face organization publishes documented resources for wildfire-related computer vision, training, evaluation, spatial reconstruction and simulation.
The organization currently contains 11 datasets and 8 models. Every repository card remains authoritative for its provenance, revisions, evaluation protocol, limitations and applicable terms. No resource published here is an emergency alert service or an official operational source, and model outputs require appropriate human review.
Public questions, provenance, rights, security and removal requests: unicornwhodev@gmail.com.