Nous avons précédemment mené une étude comparative entre les descripteurs FV et CNN dans le cadre de la recherche par similarité d’instance. Cette étude montre notamment que les descripteurs issus de CNN manquent d’invariance aux transformations comme les rotations ou changements d’échelle. Nous montrons dans un premier temps comment des réductions de dimension (“pooling”) appliquées sur la base de données d’images permettent de réduire fortement l’impact de ces problèmes. Certaines variantes préservent la dimensionnalité des descripteurs associés à une image, alors que d’autres l’augmentent, au prix du temps d’exécution des requêtes. Dans un second temps, nous proposons la réduction de dimension emboitée pour l’invariance (NIP), une méthod...
Le Transfert de Connaissance (Knowledge Transfer or Transfer Learning) est une solution prometteuse ...
Les techniques d'analyse du visage nécessitent généralement une représentation pertinente des images...
La réplication du système visuel utilisé par le cerveau pour traiter l'information est un domaine de...
Nous avons précédemment mené une étude comparative entre les descripteurs FV et CNN dans le cadre de...
Cette thèse aborde le problème de la recherche d'images à grande échelle. Pour aborder la recherche ...
Avec un volume toujours plus grand d'images accessibles numériquement, établir des connexions pour s...
Le problème de représentation d’image est au cœur du domaine de vision. Le choix de représentation d...
Cette thèse se concentre sur des nouvelles approches d'apprentissage profond (aussi appelé deep lear...
La récente mise à disposition de grandes bases de données de modèles 3D permet de nouvelles possibil...
Depuis le début de la décennie, les réseaux de neurones convolutifs profonds pour le traitement d'im...
Au cours des dernières années, le nombre d'applications industrielles, automobiles et de surveillanc...
Nous nous intéressons au problème de la recherche d’images similaires dans une large base de donnée...
International audienceLes réseaux de neurones convolutifs (CNN) offrent des performances remarquable...
Ce mémoire de thèse porte sur l’élaboration de systèmes de reconnaissance d’image qui sont robustes ...
Dans cette thèse, nous étudions le transfert de réseaux de neurones à convolution (abrégés CNN en an...
Le Transfert de Connaissance (Knowledge Transfer or Transfer Learning) est une solution prometteuse ...
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