Conception d'architectures profondes pour l'interprétation de données visuelles

par Taylor Mordan

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Matthieu Cord et de Nicolas Thome.

  • Titre traduit

    Conception d’architectures profondes pour l’interprétation de données visuelles


  • Résumé

    Aujourd¿hui, les images sont omniprésentes à travers les smartphones et les réseaux sociaux. Il devient alors nécessaire d¿avoir des moyens de traitement automatiques, afin d¿analyser et d¿interpréter les grandes quantités de données disponibles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la détection d¿objets, i.e. au problème d¿identification et de localisation de tous les objets présents dans une image. Cela peut être vu comme une première étape vers une interprétation complète des scènes. Nous l¿abordons avec des réseaux de neurones profonds à convolutions, sous le paradigme de l¿apprentissage profond.


  • Résumé

    Abcd