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http://www.thomas-robert.fr

ROBERT Thomas

Docteur
Équipe : MLIA
Localisation : Campus Pierre et Marie Curie
    Sorbonne Université - LIP6
    Boîte courrier 169
    Couloir 26-00, Étage 5, Bureau 525
    4 place Jussieu
    75252 PARIS CEDEX 05
Tel: 01 44 27 51 29, Thomas.Robert (at) nulllip6.fr
http://www.thomas-robert.fr
Direction de recherche : Matthieu CORD
Co-encadrement : THOME Nicolas

Amélioration des représentations latentes des ConvNets pour l'interprétation de données visuelles

Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étude des réseaux convolutifs profonds, et en particulier à leur amélioration "au delà d'ImageNet". Alors que les années 2012-2015 ont proposé des modèles de plus en plus profonds et complexes, nous proposons d'étudier plus finement la façon dont ces réseaux modélisent l'information visuelle et à diverses façon de contrôler ces représentations pour améliorer leur qualités pour diverses tâches. Dans un premier temps, nous proposons une nouvelle méthode de régularisation basée théorie de l'information visant à augmenter l'invariance intra-classe et donc le pouvoir discriminatif de ces modèles. Nous proposons ensuite une structuration de l'information en deux espaces complémentaires pour permettre l'apprentissage conjoint de la classification et la reconstruction dans un contexte semi-supervisé. Enfin, nous proposons de séparer et modéliser diverses informations sémantiques en deux espaces pour produire un disentangling efficace de facteurs de variation sémantiques en particulier pour l'édition d'images et l'augmentation de données.
Soutenance : 03/10/2019 - 14h - Campus Jussieu 55-65 211
Membres du jury :
Stéphane Canu, INSA Rouen / LITIS [rapporteur]
Greg Mori, Simon Fraser University & Borealis AI [rapporteur]
Catherine Achard, Sorbonne Université / ISIR
Kartheek Alahari, Inria Grenoble / Thoth
David Picard, École nationale des ponts et chaussées / IMAGINE
Nicolas Thome, CNAM / CEDRIC
Matthieu Cord, Sorbonne Université / LIP6 & Valeo.ai

Publications 2010-2019

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