Fiche de DESCHAMPS Sébastien

Titre : Apprentissage actif profond pour la reconnaissance visuelleà partir de peu d’exemples
Date : 15 juin 2023
Heure: 09:30
Résumé : L’objectif de cette thèse est d’étudier ces solutions d’apprentissage frugal pour des tâches de reconnaissance visuelle, notamment la classification d’images et la détection des changements dans des images satellites. Ainsi, le classifieur est entraîné de façon itérative en commençant avec très peu de données, et en demandant à l’utilisateur d’annoter le moins possible de données pour obtenir des performances satisfaisantes. L’apprentissage actif profond a été étudié initialement avec d’autres méthodes et nous a semblé le plus adapté à notre problématique métier, nous avons donc privilégié cette solution.
Lieu : Campus Pierre et Marie Curie de Sorbonne Université (Jussieu), 4 place Jussieu, 75005 Paris