Méthodes Incrémentales d'Apprentissage Profond de Detection et de Classification dans un Contexte Robotique

par Timothee Lesort

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de David Filliat.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Approches interdisciplinaires : fondements, applications et innovation (Palaiseau, Essonne) , en partenariat avec U2IS - Unité d'Informatique et d'Ingénierie des Systèmes  (laboratoire) et de École nationale supérieure de techniques avancées (Palaiseau, Essonne) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-06-2017 .


  • Résumé

    L'objectif du projet de thèse est de développer des algorithmes itératifs d'apprentissage sur des réseaux de neurones profonds. Cet apprentissage permettra de développer des compétences de détection et de classification sur des données robotiques. Le procesus itératif permet d'améliorer l'apprentissage au fur et à mesure que des nouvelles données sont disponibles.

  • Titre traduit

    Incremental Methods of Deep Learning for detection and classification in an robotics environment


  • Résumé

    The goal of the PHd is to develop iterative learning algorithms with deep neural networks. The learning process will make possible detections and classifications on robotics data. This iterative process make possible to increase the performance of the algorithm when new data are available.