Fiche de DESCHAMPS Sébastien

Informations professionnelles


Statut: Docteur ED
ED: EDITE
Unité de recherche: LIP6
Employeur: Thales


Date de debut de thèse: 1 octobre 2019
Date soutenance de thèse: 15 juin 2023
Directeur de thèse: Hichem SAHBI (LIP6)
Sujet de thèse: Apprentissage profond actif pour la détection d'objets


Soutenance de thèse

Données générales

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

Rapporteurs/ Rapporteuses

Personne Qualité Etablissement
M. Crucianu Michel Professeur des universités Centre d’études et de recherche en informatique et communication, CNAM
M. Djeraba Chaabane Professeur des universités Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille

Composition du jury

Personne Qualité Etablissement
M. Crucianu Michel Professeur des universités Centre d’études et de recherche en informatique et communication, CNAM
M. Djeraba Chaabane Professeur des universités Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille
Mme. Mokraoui Anissa Professeure des universités Laboratoire de Traitement et Transport de l'Information, Univ. Sorbonne Paris Nord
M. Mallet Clément Chargé de recherche Sciences et technologies de l'information géographique pour la ville et les territoires numériques
M. Stoian - Andrei Industriel ZAMA
M. Sahbi Hichem Chargé de recherche (HDR) LIP6, Sorbonne Université, CNRS