Suivi dynamique des personnes par des robots de service utilisant des modèles de diffusion Contexte académique Le suivi des personnes dynamiques dans des environnements encombrés et peuplés est un problème complexe en robotique. En raison de variations intra-classe telles que les occlusions, les déformations de posture et les variations d’éclairage...

Contexte académique et problématique La vision stéréo multi-vues (Multi-View Stereo, MVS) est une tâche fondamentale en vision par ordinateur 3D, visant à reconstruire la géométrie 3D d’une scène à partir de plusieurs images prises sous différents angles. Cette technologie trouve des applications dans des domaines variés tels que la robotique, la c...

Contexte académique et problématique Ces dernières années, les réseaux de neurones profonds ont réalisé des progrès significatifs dans le domaine de la vision par ordinateur, en particulier dans des tâches telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la segmentation sémantique. Cependant, lorsqu’ils sont confrontés à des données ...

Contexte académique et problématique Avec les préoccupations croissantes concernant la confidentialité des données, l’apprentissage fédéré (Federated Learning, FL) est devenu un sujet de recherche important. Le FL permet à plusieurs clients de collaborer pour entraîner un modèle global sans partager leurs données, protégeant ainsi la confidentialit...

Contexte académique et problématique Ces dernières années, les modèles de réseaux de neurones profonds (Deep Neural Networks, DNNs) ont connu un succès remarquable dans les tâches de vision par ordinateur. Cependant, l’entraînement de ces modèles repose sur de grandes quantités de données annotées. Lorsque ces modèles sont appliqués à de nouveaux d...

Modèle PICK pour la segmentation semi-supervisée d’images médicales Contexte académique La segmentation d’images médicales est d’une importance cruciale dans la pratique clinique, car elle fournit des informations vitales sur les caractéristiques des organes ou des tumeurs, telles que le volume, la localisation et la forme. Ces dernières années, le...

Détection robuste des deepfakes séquentiels Contexte académique Avec le développement rapide des modèles génératifs profonds (comme les GANs), la génération d’images faciales réalistes est devenue très facile. Cependant, l’abus de cette technologie a soulevé de graves problèmes de sécurité, en particulier avec l’utilisation malveillante des deepfak...

Contexte académique et problématique Les images sous-marines ont une valeur importante dans des domaines tels que l’exploration océanique, la robotique sous-marine et l’identification des espèces marines. Cependant, en raison de la réfraction et de l’absorption de la lumière par l’eau, les images sous-marines souffrent généralement de problèmes tel...

Évaluation de la qualité d’image sans référence : Exploration de la fidélité du contenu via l’apprentissage adversarial de qualité Contexte académique L’évaluation de la qualité d’image (Image Quality Assessment, IQA) est un problème fondamental en vision par ordinateur, visant à évaluer la fidélité du contenu visuel d’une image. L’IQA a des applic...

Modèle de segmentation d’instances de noyaux basé sur la régression des limites et la reparamétrisation structurelle RepsNet Contexte académique Le diagnostic pathologique est la référence absolue pour le diagnostic des tumeurs, et la segmentation d’instances de noyaux est une étape clé dans l’analyse pathologique numérique et le diagnostic patholo...