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Teses / dissertações sobre o tema "Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)"

Autor: Grafiati

Publicado: 5 de outubro de 2024

Última modificação: 12 de julho de 2025

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Fernandez, Brillet Lucas. "Réseaux de neurones CNN pour la vision embarquée." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM043.

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Resumo:

Pour obtenir des hauts taux de détection, les CNNs requièrent d'un grand nombre de paramètres à stocker, et en fonction de l'application, aussi un grand nombre d'opérations. Cela complique gravement le déploiement de ce type de solutions dans les systèmes embarqués. Ce manuscrit propose plusieurs solutions à ce problème en visant une coadaptation entre l'algorithme, l'application et le matériel.Dans ce manuscrit, les principaux leviers permettant de fixer la complexité computationnelle d'un détecteur d'objets basé sur les CNNs sont identifiés et étudies. Lorsqu'un CNN est employé pour détecter des objets dans une scène, celui-ci doit être appliqué à travers toutes les positions et échelles possibles. Cela devient très coûteux lorsque des petits objets doivent être trouvés dans des images en haute résolution. Pour rendre la solution efficiente et ajustable, le processus est divisé en deux étapes. Un premier CNN s'especialise à trouver des régions d'intérêt de manière efficiente, ce qui permet d'obtenir des compromis flexibles entre le taux de détection et le nombre d’opérations. La deuxième étape comporte un CNN qui classifie l’ensemble des propositions, ce qui réduit la complexité de la tâche, et par conséquent la complexité computationnelle.De plus, les CNN exhibent plusieurs propriétés qui confirment leur surdimensionnement. Ce surdimensionnement est une des raisons du succès des CNN, puisque cela facilite le processus d’optimisation en permettant un ample nombre de solutions équivalentes. Cependant, cela complique leur implémentation dans des systèmes avec fortes contraintes computationnelles. Dans ce sens, une méthode de compression de CNN basé sur une Analyse en Composantes Principales (ACP) est proposé. L’ACP permet de trouver, pour chaque couche du réseau, une nouvelle représentation de l’ensemble de filtres appris par le réseau en les exprimant à travers d’une base ACP plus adéquate. Cette base ACP est hiérarchique, ce qui veut dire que les termes de la base sont ordonnés par importance, et en supprimant les termes moins importants, il est possible de trouver des compromis optimales entre l’erreur d’approximation et le nombre de paramètres. À travers de cette méthode il es possible d’obtenir, par exemple, une réduction x2 sur le nombre de paramètres et opérations d’un réseau du type ResNet-32, avec une perte en accuracy <2%. Il est aussi démontré que cette méthode est compatible avec d’autres méthodes connues de l’état de l’art, notamment le pruning, winograd et la quantification. En les combinant toutes, il est possible de réduire la taille d’un ResNet-110 de 6.88 Mbytes à 370kBytes (gain mémoire x19) avec une dégradation d’accuracy de 3.9%.Toutes ces techniques sont ensuite misses en pratique dans un cadre applicatif de détection de vissages. La solution obtenue comporte une taille de modèle de 29.3kBytes, ce qui représente une réduction x65 par rapport à l’état de l’art, à égal taux de détection. La solution est aussi comparé a une méthode classique telle que Viola-Jones, ce qui confirme autour d’un ordre de magnitude moins de calculs, au même temps que l’habilité d’obtenir des taux de détection plus hauts, sans des hauts surcoûts computationnels Les deux réseaux sont en suite évalues sur un multiprocesseur embarqué, ce qui permet de vérifier que les taux de compression théoriques obtenues restent cohérents avec les chiffres mesurées. Dans le cas de la détection de vissages, la parallélisation du réseau comprimé par ACP sûr 8 processeurs incrémente la vitesse de calcul d’un facteur x11.68 par rapport au réseau original sûr un seul processeur Recently, Convolutional Neural Networks have become the state-of-the-art soluion(SOA) to most computer vision problems. In order to achieve high accuracy rates, CNNs require a high parameter count, as well as a high number of operations. This greatly complicates the deployment of such solutions in embedded systems, which strive to reduce memory size. Indeed, while most embedded systems are typically in the range of a few KBytes of memory, CNN models from the SOA usually account for multiple MBytes, or even GBytes in model size. Throughout this thesis, multiple novel ideas allowing to ease this issue are proposed. This requires to jointly design the solution across three main axes: Application, Algorithm and Hardware.In this manuscript, the main levers allowing to tailor computational complexity of a generic CNN-based object detector are identified and studied. Since object detection requires scanning every possible location and scale across an image through a fixed-input CNN classifier, the number of operations quickly grows for high-resolution images. In order to perform object detection in an efficient way, the detection process is divided into two stages. The first stage involves a region proposal network which allows to trade-off recall for the number of operations required to perform the search, as well as the number of regions passed on to the next stage. Techniques such as bounding box regression also greatly help reduce the dimension of the search space. This in turn simplifies the second stage, since it allows to reduce the task’s complexity to the set of possible proposals. Therefore, parameter counts can greatly be reduced.Furthermore, CNNs also exhibit properties that confirm their over-dimensionment. This over-dimensionement is one of the key success factors of CNNs in practice, since it eases the optimization process by allowing a large set of equivalent solutions. However, this also greatly increases computational complexity, and therefore complicates deploying the inference stage of these algorithms on embedded systems. In order to ease this problem, we propose a CNN compression method which is based on Principal Component Analysis (PCA). PCA allows to find, for each layer of the network independently, a new representation of the set of learned filters by expressing them in a more appropriate PCA basis. This PCA basis is hierarchical, meaning that basis terms are ordered by importance, and by removing the least important basis terms, it is possible to optimally trade-off approximation error for parameter count. Through this method, it is possible to compress, for example, a ResNet-32 network by a factor of ×2 both in the number of parameters and operations with a loss of accuracy <2%. It is also shown that the proposed method is compatible with other SOA methods which exploit other CNN properties in order to reduce computational complexity, mainly pruning, winograd and quantization. Through this method, we have been able to reduce the size of a ResNet-110 from 6.88Mbytes to 370kbytes, i.e. a x19 memory gain with a 3.9 % accuracy loss.All this knowledge, is applied in order to achieve an efficient CNN-based solution for a consumer face detection scenario. The proposed solution consists of just 29.3kBytes model size. This is x65 smaller than other SOA CNN face detectors, while providing equal detection performance and lower number of operations. Our face detector is also compared to a more traditional Viola-Jones face detector, exhibiting approximately an order of magnitude faster computation, as well as the ability to scale to higher detection rates by slightly increasing computational complexity.Both networks are finally implemented in a custom embedded multiprocessor, verifying that theorical and measured gains from PCA are consistent. Furthermore, parallelizing the PCA compressed network over 8 PEs achieves a x11.68 speed-up with respect to the original network running on a single PE

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Deramgozin, Mohammadmahdi. "Développement de modèles de reconnaissance des expressions faciales à base d’apprentissage profond pour les applications embarquées." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2023. http://www.theses.fr/2023LORR0286.

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Resumo:

Le domaine de la Reconnaissance des Émotions Faciales (FER) est est d'une importance capitale pour faire progresser les interactions homme-machine et trouve sa place dans de nombreuses applications comme par exemple le domaine de la santé pour traiter la dépression et l'anxiété. En utilisant des Réseaux Neuronaux Convolutifs (CNN), cette thèse présente une série de modèles visant à optimiser la détection et l'interprétation des émotions. Le modèle initial présenté dans cette thèse est de faible complexité et économe en ressources lui permettant de rivaliser favorablement avec les solutions de l'état de l'art sur un nombre limité de jeux de données, ce qui en fait une bonne base pour les systèmes à ressources limitées. Pour identifier et capturer toute la complexité et l'ambiguïté des émotions humaines, ce modèle initial est amélioré en intégrant les Unités d'Action faciales (AU). Cette approche affine non seulement la détection des émotions mais fournit également une interprétabilité des décisions fournies par le modèle en identifiant des AU spécifiques liées à chaque émotion. Une amélioration significative est atteinte en introduisant des mécanismes d'attention neuronale—à la fois spatiaux et par canal— au modèle initial. Ainsi, le modèle basé sur ces mécanismes d'attention se focalise uniquement sur les caractéristiques faciales les plus saillantes. Cela permet au modèle CNN de s'adapter bien aux scénarios du monde réel, tels que des expressions faciales partiellement obscurcies ou subtiles. La thèse aboutit à un modèle CNN optimisé et efficace en termes de calcul et d'empreinte mémoire, le rendant parfaitement adapté pour les environnements à ressources limitées comme les systèmes embarqués. Tout en fournissant une solution robuste pour la FER, des perspectives et voies pour des travaux futurs, tels que des applications en temps réel et des techniques avancées pour l'interprétabilité du modèle, sont également identifiées The field of Facial Emotion Recognition (FER) is pivotal in advancing human-machine interactions and finds essential applications in healthcare for conditions like depression and anxiety. Leveraging Convolutional Neural Networks (CNNs), this thesis presents a progression of models aimed at optimizing emotion detection and interpretation. The initial model is resource-frugal but competes favorably with state-of-the-art solutions, making it a strong candidate for embedded systems constrained in computational and memory resources. To capture the complexity and ambiguity of human emotions, the research work presented in this thesis enhances this CNN-based foundational model by incorporating facial Action Units (AUs). This approach not only refines emotion detection but also provides interpretability by identifying specific AUs tied to each emotion. Further sophistication is achieved by introducing neural attention mechanisms—both spatial and channel-based—improving the model's focus on salient facial features. This makes the CNN-based model adapted well to real-world scenarios, such as partially obscured or subtle facial expressions. Based on the previous results, in this thesis we propose finally an optimized, yet computationally efficient, CNN model that is ideal for resource-limited environments like embedded systems. While it provides a robust solution for FER, this research also identifies perspectives for future work, such as real-time applications and advanced techniques for model interpretability

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Abidi, Azza. "Investigating Deep Learning and Image-Encoded Time Series Approaches for Multi-Scale Remote Sensing Analysis in the context of Land Use/Land Cover Mapping." Electronic Thesis or Diss., Université de Montpellier (2022-....), 2024. http://www.theses.fr/2024UMONS007.

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Cette thèse explore le potentiel de l'apprentissage automatique pour améliorer la cartographie de modèles complexes d'utilisation des sols et de la couverture terrestre à l'aide de données d'observation de la Terre. Traditionnellement, les méthodes de cartographie reposent sur la classification et l'interprétation manuelles des images satellites, qui sont sujettes à l'erreur humaine. Cependant, l'application de l'apprentissage automatique, en particulier par le biais des réseaux neuronaux, a automatisé et amélioré le processus de classification, ce qui a permis d'obtenir des résultats plus objectifs et plus précis. En outre, l'intégration de données de séries temporelles d'images satellitaires (STIS) ajoute une dimension temporelle aux informations spatiales, offrant une vue dynamique de la surface de la Terre au fil du temps. Ces informations temporelles sont essentielles pour une classification précise et une prise de décision éclairée dans diverses applications. Les informations d'utilisation des sols et de la couverture terrestre précises et actuelles dérivées des données STIS sont essentielles pour guider les initiatives de développement durable, la gestion des ressources et l'atténuation des risques environnementaux. Le processus de cartographie de d'utilisation des sols et de la couverture terrestre à l'aide du l'apprentissage automatique implique la collecte de données, le prétraitement, l'extraction de caractéristiques et la classification à l'aide de divers algorithmes l'apprentissage automatique . Deux stratégies principales de classification des données STIS ont été proposées : l'approche au niveau du pixel et l'approche basée sur l'objet. Bien que ces deux approches se soient révélées efficaces, elles posent également des problèmes, tels que l'incapacité à capturer les informations contextuelles dans les approches basées sur les pixels et la complexité de la segmentation dans les approches basées sur les objets.Pour relever ces défis, cette thèse vise à mettre en œuvre une métho basée sur des informations multi-échelles pour effectuer la classification de l'utilisation des terres et de la couverture terrestre, en couplant les informations spectrales et temporelles par le biais d'une méthodologie combinée pixel-objet et en appliquant une approche méthodologique pour représenter efficacement les données multi-variées SITS dans le but de réutiliser la grande quantité d'avancées de la recherche proposées dans le domaine de la vision par ordinateur In this thesis, the potential of machine learning (ML) in enhancing the mapping of complex Land Use and Land Cover (LULC) patterns using Earth Observation data is explored. Traditionally, mapping methods relied on manual and time-consuming classification and interpretation of satellite images, which are susceptible to human error. However, the application of ML, particularly through neural networks, has automated and improved the classification process, resulting in more objective and accurate results. Additionally, the integration of Satellite Image Time Series(SITS) data adds a temporal dimension to spatial information, offering a dynamic view of the Earth's surface over time. This temporal information is crucial for accurate classification and informed decision-making in various applications. The precise and current LULC information derived from SITS data is essential for guiding sustainable development initiatives, resource management, and mitigating environmental risks. The LULC mapping process using ML involves data collection, preprocessing, feature extraction, and classification using various ML algorithms. Two main classification strategies for SITS data have been proposed: pixel-level and object-based approaches. While both approaches have shown effectiveness, they also pose challenges, such as the inability to capture contextual information in pixel-based approaches and the complexity of segmentation in object-based approaches.To address these challenges, this thesis aims to implement a method based on multi-scale information to perform LULC classification, coupling spectral and temporal information through a combined pixel-object methodology and applying a methodological approach to efficiently represent multivariate SITS data with the aim of reusing the large amount of research advances proposed in the field of computer vision

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Antipov, Grigory. "Apprentissage profond pour la description sémantique des traits visuels humains." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2017. http://www.theses.fr/2017ENST0071.

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Les progrès récents des réseaux de neurones artificiels (plus connus sous le nom d'apprentissage profond) ont permis d'améliorer l’état de l’art dans plusieurs domaines de la vision par ordinateur. Dans cette thèse, nous étudions des techniques d'apprentissage profond dans le cadre de l’analyse du genre et de l’âge à partir du visage humain. En particulier, deux problèmes complémentaires sont considérés : (1) la prédiction du genre et de l’âge, et (2) la synthèse et l’édition du genre et de l’âge.D’abord, nous effectuons une étude détaillée qui permet d’établir une liste de principes pour la conception et l’apprentissage des réseaux de neurones convolutifs (CNNs) pour la classification du genre et l’estimation de l’âge. Ainsi, nous obtenons les CNNs les plus performants de l’état de l’art. De plus, ces modèles nous ont permis de remporter une compétition internationale sur l’estimation de l’âge apparent. Nos meilleurs CNNs obtiennent une précision moyenne de 98.7% pour la classification du genre et une erreur moyenne de 4.26 ans pour l’estimation de l’âge sur un corpus interne particulièrement difficile.Ensuite, afin d’adresser le problème de la synthèse et de l’édition d’images de visages, nous concevons un modèle nommé GA-cGAN : le premier réseau de neurones génératif adversaire (GAN) qui produit des visages synthétiques réalistes avec le genre et l’âge souhaités. Enfin, nous proposons une nouvelle méthode permettant d’employer GA-cGAN pour le changement du genre et de l’âge tout en préservant l’identité dans les images synthétiques. Cette méthode permet d'améliorer la précision d’un logiciel sur étagère de vérification faciale en présence d’écarts d’âges importants The recent progress in artificial neural networks (rebranded as deep learning) has significantly boosted the state-of-the-art in numerous domains of computer vision. In this PhD study, we explore how deep learning techniques can help in the analysis of gender and age from a human face. In particular, two complementary problem settings are considered: (1) gender/age prediction from given face images, and (2) synthesis and editing of human faces with the required gender/age attributes.Firstly, we conduct a comprehensive study which results in an empirical formulation of a set of principles for optimal design and training of gender recognition and age estimation Convolutional Neural Networks (CNNs). As a result, we obtain the state-of-the-art CNNs for gender/age prediction according to the three most popular benchmarks, and win an international competition on apparent age estimation. On a very challenging internal dataset, our best models reach 98.7% of gender classification accuracy and an average age estimation error of 4.26 years.In order to address the problem of synthesis and editing of human faces, we design and train GA-cGAN, the first Generative Adversarial Network (GAN) which can generate synthetic faces of high visual fidelity within required gender and age categories. Moreover, we propose a novel method which allows employing GA-cGAN for gender swapping and aging/rejuvenation without losing the original identity in synthetic faces. Finally, in order to show the practical interest of the designed face editing method, we apply it to improve the accuracy of an off-the-shelf face verification software in a cross-age evaluation scenario

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Antipov, Grigory. "Apprentissage profond pour la description sémantique des traits visuels humains." Thesis, Paris, ENST, 2017. http://www.theses.fr/2017ENST0071/document.

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Garbay, Thomas. "Zip-CNN." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2023SORUS210.pdf.

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Les systèmes numériques utilisés pour l'Internet des Objets (IoT) et les Systèmes Embarqués ont connu une utilisation croissante ces dernières décennies. Les systèmes embarqués basés sur des microcontrôleurs (MCU) permettent de résoudre des problématiques variées, en récoltant de nombreuses données. Aujourd'hui, environ 250 milliards de MCU sont utilisés. Les projections d'utilisation de ces systèmes pour les années à venir annoncent une croissance très forte. L'intelligence artificielle a connu un regain d'intérêt dans les années 2012. L'utilisation de réseaux de neurones convolutifs (CNN) a permis de résoudre de nombreuses problématiques de vision par ordinateur ou de traitement du langage naturel. L'utilisation de ces algorithmes d'intelligence artificielle au sein de systèmes embarqués permettrait d'améliorer grandement l'exploitation des données récoltées. Cependant le coût d'exécution des CNN rend leur implémentation complexe au sein de systèmes embarqués. Ces travaux de thèse se concentrent sur l'exploration de l'espace des solutions pour guider l'intégration des CNN au sein de systèmes embarqués basés sur des microcontrôleurs. Pour cela, la méthodologie ZIP-CNN est définie. Elle tient compte du système embarqué et du CNN à implémenter. Elle fournit à un concepteur des informations sur l'impact de l'exécution du CNN sur le système. Un modèle fourni quantitativement une estimation de la latence, de la consommation énergétique et de l'espace mémoire nécessaire à une inférence d'un CNN au sein d'une cible embarquée, quelle que soit la topologie du CNN. Ce modèle tient compte des éventuelles réductions algorithmiques telles que la distillation de connaissances, l'élagage ou la quantification. L'implémentation de CNN de l'état de l'art au sein de MCU a permis la validation expérimentale de la justesse de l'approche. L'utilisation des modèles développés durant ces travaux de thèse démocratise l'implémentation de CNN au sein de MCU, en guidant les concepteurs de systèmes embarqués. De plus, les résultats obtenus ouvrent une voie d'exploration pour appliquer les modèles développés à d'autres matériels cibles, comme les architectures multi-cœur ou les FPGA. Les résultats d'estimations sont également exploitables dans l'utilisation d'algorithmes de recherche de réseaux de neurones (NAS) Digital systems used for the Internet of Things (IoT) and Embedded Systems have seen an increasing use in recent decades. Embedded systems based on Microcontroller Unit (MCU) solve various problems by collecting a lot of data. Today, about 250 billion MCU are in use. Projections in the coming years point to very strong growth. Artificial intelligence has seen a resurgence of interest in 2012. The use of Convolutional Neural Networks (CNN) has helped to solve many problems in computer vision or natural language processing. The implementation of CNN within embedded systems would greatly improve the exploitation of the collected data. However, the inference cost of a CNN makes their implementation within embedded systems challenging. This thesis focuses on exploring the solution space, in order to assist the implementation of CNN within embedded systems based on microcontrollers. For this purpose, the ZIP-CNN methodology is defined. It takes into account the embedded system and the CNN to be implemented. It provides an embedded designer with information regarding the impact of the CNN inference on the system. A designer can explore the impact of design choices, with the objective of respecting the constraints of the targeted application. A model is defined to quantitatively provide an estimation of the latency, the energy consumption and the memory space required to infer a CNN within an embedded target, whatever the topology of the CNN is. This model takes into account algorithmic reductions such as knowledge distillation, pruning or quantization. The implementation of state-of-the-art CNN within MCU verified the accuracy of the different estimations through an experimental process. This thesis democratize the implementation of CNN within MCU, assisting the designers of embedded systems. Moreover, the results open a way of exploration to apply the developed models to other target hardware, such as multi-core architectures or FPGA. The estimation results are also exploitable in the Neural Architecture Search (NAS)

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Fourure, Damien. "Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur." Thesis, Lyon, 2017. http://www.theses.fr/2017LYSES056/document.

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La vision par ordinateur est un domaine interdisciplinaire étudiant la manière dont les ordinateurs peuvent acquérir une compréhension de haut niveau à partir d’images ou de vidéos numériques. En intelligence artificielle, et plus précisément en apprentissage automatique, domaine dans lequel se positionne cette thèse, la vision par ordinateur passe par l’extraction de caractéristiques présentes dans les images puis par la généralisation de concepts liés à ces caractéristiques. Ce domaine de recherche est devenu très populaire ces dernières années, notamment grâce aux résultats des réseaux de neurones convolutifs à la base des méthodes dites d’apprentissage profond. Aujourd’hui les réseaux de neurones permettent, entre autres, de reconnaître les différents objets présents dans une image, de générer des images très réalistes ou même de battre les champions au jeu de Go. Leurs performances ne s’arrêtent d’ailleurs pas au domaine de l’image puisqu’ils sont aussi utilisés dans d’autres domaines tels que le traitement du langage naturel (par exemple en traduction automatique) ou la reconnaissance de son. Dans cette thèse, nous étudions les réseaux de neurones convolutifs afin de développer des architectures et des fonctions de coûts spécialisées à des tâches aussi bien de bas niveau (la constance chromatique) que de haut niveau (la segmentation sémantique d’image). Une première contribution s’intéresse à la tâche de constance chromatique. En vision par ordinateur, l’approche principale consiste à estimer la couleur de l’illuminant puis à supprimer son impact sur la couleur perçue des objets. Les expériences que nous avons menées montrent que notre méthode permet d’obtenir des performances compétitives avec l’état de l’art. Néanmoins, notre architecture requiert une grande quantité de données d’entraînement. Afin de corriger en parti ce problème et d’améliorer l’entraînement des réseaux de neurones, nous présentons plusieurs techniques d’augmentation artificielle de données. Nous apportons également deux contributions sur une problématique de haut niveau : la segmentation sémantique d’image. Cette tâche, qui consiste à attribuer une classe sémantique à chacun des pixels d’une image, constitue un défi en vision par ordinateur de par sa complexité. D’une part, elle requiert de nombreux exemples d’entraînement dont les vérités terrains sont coûteuses à obtenir. D’autre part, elle nécessite l’adaptation des réseaux de neurones convolutifs traditionnels afin d’obtenir une prédiction dite dense, c’est-à-dire, une prédiction pour chacun pixel présent dans l’image d’entrée. Pour résoudre la difficulté liée à l’acquisition de données d’entrainements, nous proposons une approche qui exploite simultanément plusieurs bases de données annotées avec différentes étiquettes. Pour cela, nous définissons une fonction de coût sélective. Nous développons aussi une approche dites d’auto-contexte capturant d’avantage les corrélations existantes entre les étiquettes des différentes bases de données. Finalement, nous présentons notre troisième contribution : une nouvelle architecture de réseau de neurones convolutifs appelée GridNet spécialisée pour la segmentation sémantique d’image. Contrairement aux réseaux traditionnels, notre architecture est implémentée sous forme de grille 2D permettant à plusieurs flux interconnectés de fonctionner à différentes résolutions. Afin d’exploiter la totalité des chemins de la grille, nous proposons une technique d’entraînement inspirée du dropout. En outre, nous montrons empiriquement que notre architecture généralise de nombreux réseaux bien connus de l’état de l’art. Nous terminons par une analyse des résultats empiriques obtenus avec notre architecture qui, bien qu’entraînée avec une initialisation aléatoire des poids, révèle de très bonnes performances, dépassant les approches populaires souvent pré-entraînés Computer vision is an interdisciplinary field that investigates how computers can gain a high level of understanding from digital images or videos. In artificial intelligence, and more precisely in machine learning, the field in which this thesis is positioned,computer vision involves extracting characteristics from images and then generalizing concepts related to these characteristics. This field of research has become very popular in recent years, particularly thanks to the results of the convolutional neural networks that form the basis of so-called deep learning methods. Today, neural networks make it possible, among other things, to recognize different objects present in an image, to generate very realistic images or even to beat the champions at the Go game. Their performance is not limited to the image domain, since they are also used in other fields such as natural language processing (e. g. machine translation) or sound recognition. In this thesis, we study convolutional neural networks in order to develop specialized architectures and loss functions for low-level tasks (color constancy) as well as high-level tasks (semantic segmentation). Color constancy, is the ability of the human visual system to perceive constant colours for a surface despite changes in the spectrum of illumination (lighting change). In computer vision, the main approach consists in estimating the color of the illuminant and then suppressing its impact on the perceived color of objects. We approach the task of color constancy with the use of neural networks by developing a new architecture composed of a subsampling operator inspired by traditional methods. Our experience shows that our method makes it possible to obtain competitive performances with the state of the art. Nevertheless, our architecture requires a large amount of training data. In order to partially correct this problem and improve the training of neural networks, we present several techniques for artificial data augmentation. We are also making two contributions on a high-level issue : semantic segmentation. This task, which consists of assigning a semantic class to each pixel of an image, is a challenge in computer vision because of its complexity. On the one hand, it requires many examples of training that are costly to obtain. On the other hand, it requires the adaptation of traditional convolutional neural networks in order to obtain a so-called dense prediction, i. e., a prediction for each pixel present in the input image. To solve the difficulty of acquiring training data, we propose an approach that uses several databases annotated with different labels at the same time. To do this, we define a selective loss function that has the advantage of allowing the training of a convolutional neural network from data from multiple databases. We also developed self-context approach that captures the correlations between labels in different databases. Finally, we present our third contribution : a new convolutional neural network architecture called GridNet specialized for semantic segmentation. Unlike traditional networks, implemented with a single path from the input (image) to the output (prediction), our architecture is implemented as a 2D grid allowing several interconnected streams to operate at different resolutions. In order to exploit all the paths of the grid, we propose a technique inspired by dropout. In addition, we empirically demonstrate that our architecture generalize many of well-known stateof- the-art networks. We conclude with an analysis of the empirical results obtained with our architecture which, although trained from scratch, reveals very good performances, exceeding popular approaches often pre-trained

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Suzano, Massa Francisco Vitor. "Mise en relation d'images et de modèles 3D avec des réseaux de neurones convolutifs." Thesis, Paris Est, 2017. http://www.theses.fr/2017PESC1198/document.

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La récente mise à disposition de grandes bases de données de modèles 3D permet de nouvelles possibilités pour un raisonnement à un niveau 3D sur les photographies. Cette thèse étudie l'utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour mettre en relation les modèles 3D et les images.Nous présentons tout d'abord deux contributions qui sont utilisées tout au long de cette thèse : une bibliothèque pour la réduction automatique de la mémoire pour les CNN profonds, et une étude des représentations internes apprises par les CNN pour la mise en correspondance d'images appartenant à des domaines différents. Dans un premier temps, nous présentons une bibliothèque basée sur Torch7 qui réduit automatiquement jusqu'à 91% des besoins en mémoire pour déployer un CNN profond. Dans un second temps, nous étudions l'efficacité des représentations internes des CNN extraites d'un réseau pré-entraîné lorsqu'il est appliqué à des images de modalités différentes (réelles ou synthétiques). Nous montrons que malgré la grande différence entre les images synthétiques et les images naturelles, il est possible d'utiliser certaines des représentations des CNN pour l'identification du modèle de l'objet, avec des applications possibles pour le rendu basé sur l'image.Récemment, les CNNs ont été utilisés pour l'estimation de point de vue des objets dans les images, parfois avec des choix de modélisation très différents. Nous présentons ces approches dans un cadre unifié et nous analysons les facteur clés qui ont une influence sur la performance. Nous proposons une méthode d'apprentissage jointe qui combine à la fois la détection et l'estimation du point de vue, qui fonctionne mieux que de considérer l'estimation de point de vue de manière indépendante.Nous étudions également l'impact de la formulation de l'estimation du point de vue comme une tâche discrète ou continue, nous quantifions les avantages des architectures de CNN plus profondes et nous montrons que l'utilisation des données synthétiques est bénéfique. Avec tous ces éléments combinés, nous améliorons l'état de l'art d'environ 5% pour la précision de point de vue moyenne sur l'ensemble des données Pascal3D+.Dans l'étude de recherche de modèle d'objet 3D dans une base de données, l'image de l'objet est fournie et l'objectif est d'identifier parmi un certain nombre d'objets 3D lequel correspond à l'image. Nous étendons ce travail à la détection d'objet, où cette fois-ci un modèle 3D est donné, et l'objectif consiste à localiser et à aligner le modèle 3D dans image. Nous montrons que l'application directe des représentations obtenues par un CNN ne suffit pas, et nous proposons d'apprendre une transformation qui rapproche les répresentations internes des images réelles vers les représentations des images synthétiques. Nous évaluons notre approche à la fois qualitativement et quantitativement sur deux jeux de données standard: le jeu de données IKEAobject, et le sous-ensemble du jeu de données Pascal VOC 2012 contenant des instances de chaises, et nous montrons des améliorations sur chacun des deux The recent availability of large catalogs of 3D models enables new possibilities for a 3D reasoning on photographs. This thesis investigates the use of convolutional neural networks (CNNs) for relating 3D objects to 2D images.We first introduce two contributions that are used throughout this thesis: an automatic memory reduction library for deep CNNs, and a study of CNN features for cross-domain matching. In the first one, we develop a library built on top of Torch7 which automatically reduces up to 91% of the memory requirements for deploying a deep CNN. As a second point, we study the effectiveness of various CNN features extracted from a pre-trained network in the case of images from different modalities (real or synthetic images). We show that despite the large cross-domain difference between rendered views and photographs, it is possible to use some of these features for instance retrieval, with possible applications to image-based rendering.There has been a recent use of CNNs for the task of object viewpoint estimation, sometimes with very different design choices. We present these approaches in an unified framework and we analyse the key factors that affect performance. We propose a joint training method that combines both detection and viewpoint estimation, which performs better than considering the viewpoint estimation separately. We also study the impact of the formulation of viewpoint estimation either as a discrete or a continuous task, we quantify the benefits of deeper architectures and we demonstrate that using synthetic data is beneficial. With all these elements combined, we improve over previous state-of-the-art results on the Pascal3D+ dataset by a approximately 5% of mean average viewpoint precision.In the instance retrieval study, the image of the object is given and the goal is to identify among a number of 3D models which object it is. We extend this work to object detection, where instead we are given a 3D model (or a set of 3D models) and we are asked to locate and align the model in the image. We show that simply using CNN features are not enough for this task, and we propose to learn a transformation that brings the features from the real images close to the features from the rendered views. We evaluate our approach both qualitatively and quantitatively on two standard datasets: the IKEAobject dataset, and a subset of the Pascal VOC 2012 dataset of the chair category, and we show state-of-the-art results on both of them

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Groueix, Thibault. "Learning 3D Generation and Matching." Thesis, Paris Est, 2020. http://www.theses.fr/2020PESC1024.

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L'objectif de cette thèse est de développer des approches d'apprentissage profond pour modéliser et analyser les formes 3D. Les progrès dans ce domaine pourraient démocratiser la création artistique d'actifs 3D, actuellement coûteuse en temps et réservés aux experts du domaine. Nous nous concentrons en particulier sur deux tâches clefs pour la modélisation 3D : la reconstruction à vue unique et la mise en correspondance de formes.Une méthode de reconstruction à vue unique (SVR) prend comme entrée une seule image et prédit le monde physique qui a produit cette image. SVR remonte aux premiers jours de la vision par ordinateur. Étant donné que plusieurs configurations de formes, de textures et d'éclairage peuvent expliquer la même image il faut formuler des hypothèses sur la distribution d'images et de formes 3D pour résoudre l’ambiguïté. Dans cette thèse, nous apprenons ces hypothèses à partir de jeux de données à grande échelle au lieu de les concevoir manuellement. Les méthodes d'apprentissage nous permettent d'effectuer une reconstruction complète et réaliste de l'objet, y compris des parties qui ne sont pas visibles dans l'image d'entrée.La mise en correspondance de forme vise à établir des correspondances entre des objets 3D. Résoudre cette tâche nécessite à la fois une compréhension locale et globale des formes 3D qui est difficile à obtenir explicitement. Au lieu de cela, nous entraînons des réseaux neuronaux sur de grands jeux de données pour capturer ces connaissances implicitement.La mise en correspondance de forme a de nombreuses applications en modélisation 3D telles que le transfert d'attribut, le gréement automatique pour l'animation ou l'édition de maillage.La première contribution technique de cette thèse est une nouvelle représentation paramétrique des surfaces 3D modélisées par les réseaux neuronaux. Le choix de la représentation des données est un aspect critique de tout algorithme de reconstruction 3D. Jusqu'à récemment, la plupart des approches profondes en génération 3D prédisaient des grilles volumétriques de voxel ou des nuages de points, qui sont des représentations discrètes. Au lieu de cela, nous présentons une approche qui prédit une déformation paramétrique de surface, c'est-à-dire une déformation d'un modèle source vers une forme objectif. Pour démontrer les avantages ses avantages, nous utilisons notre nouvelle représentation pour la reconstruction à vue unique. Notre approche, baptisée AtlasNet, est la première approche profonde de reconstruction à vue unique capable de reconstruire des maillages à partir d'images sans s’appuyer sur un post-traitement indépendant, et peut le faire à une résolution arbitraire sans problèmes de mémoire. Une analyse plus détaillée d’AtlasNet révèle qu'il généralise également mieux que les autres approches aux catégories sur lesquelles il n'a pas été entraîné.Notre deuxième contribution est une nouvelle approche de correspondance de forme purement basée sur la reconstruction par des déformations. Nous montrons que la qualité des reconstructions de forme est essentielle pour obtenir de bonnes correspondances, et donc introduisons une optimisation au moment de l'inférence pour affiner les déformations apprises. Pour les humains et d'autres catégories de formes déformables déviant par une quasi-isométrie, notre approche peut tirer parti d'un modèle et d'une régularisation isométrique des déformations. Comme les catégories présentant des variations non isométriques, telles que les chaises, n'ont pas de modèle clair, nous apprenons à déformer n'importe quelle forme en n'importe quelle autre et tirons parti des contraintes de cohérence du cycle pour apprendre des correspondances qui respectent la sémantique des objets. Notre approche de correspondance de forme fonctionne directement sur les nuages de points, est robuste à de nombreux types de perturbations, et surpasse l'état de l'art de 15% sur des scans d'humains réels The goal of this thesis is to develop deep learning approaches to model and analyse 3D shapes. Progress in this field could democratize artistic creation of 3D assets which currently requires time and expert skills with technical software.We focus on the design of deep learning solutions for two particular tasks, key to many 3D modeling applications: single-view reconstruction and shape matching.A single-view reconstruction (SVR) method takes as input a single image and predicts the physical world which produced that image. SVR dates back to the early days of computer vision. In particular, in the 1960s, Lawrence G. Roberts proposed to align simple 3D primitives to the input image under the assumption that the physical world is made of cuboids. Another approach proposed by Berthold Horn in the 1970s is to decompose the input image in intrinsic images and use those to predict the depth of every input pixel.Since several configurations of shapes, texture and illumination can explain the same image, both approaches need to form assumptions on the distribution of images and 3D shapes to resolve the ambiguity. In this thesis, we learn these assumptions from large-scale datasets instead of manually designing them. Learning allows us to perform complete object reconstruction, including parts which are not visible in the input image.Shape matching aims at finding correspondences between 3D objects. Solving this task requires both a local and global understanding of 3D shapes which is hard to achieve explicitly. Instead we train neural networks on large-scale datasets to solve this task and capture this knowledge implicitly through their internal parameters.Shape matching supports many 3D modeling applications such as attribute transfer, automatic rigging for animation, or mesh editing.The first technical contribution of this thesis is a new parametric representation of 3D surfaces modeled by neural networks.The choice of data representation is a critical aspect of any 3D reconstruction algorithm. Until recently, most of the approaches in deep 3D model generation were predicting volumetric voxel grids or point clouds, which are discrete representations. Instead, we present an alternative approach that predicts a parametric surface deformation ie a mapping from a template to a target geometry. To demonstrate the benefits of such a representation, we train a deep encoder-decoder for single-view reconstruction using our new representation. Our approach, dubbed AtlasNet, is the first deep single-view reconstruction approach able to reconstruct meshes from images without relying on an independent post-processing, and can do it at arbitrary resolution without memory issues. A more detailed analysis of AtlasNet reveals it also generalizes better to categories it has not been trained on than other deep 3D generation approaches.Our second main contribution is a novel shape matching approach purely based on reconstruction via deformations. We show that the quality of the shape reconstructions is critical to obtain good correspondences, and therefore introduce a test-time optimization scheme to refine the learned deformations. For humans and other deformable shape categories deviating by a near-isometry, our approach can leverage a shape template and isometric regularization of the surface deformations. As category exhibiting non-isometric variations, such as chairs, do not have a clear template, we learn how to deform any shape into any other and leverage cycle-consistency constraints to learn meaningful correspondences. Our reconstruction-for-matching strategy operates directly on point clouds, is robust to many types of perturbations, and outperforms the state of the art by 15% on dense matching of real human scans

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Beltzung, Benjamin. "Utilisation de réseaux de neurones convolutifs pour mieux comprendre l’évolution et le développement du comportement de dessin chez les Hominidés." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2023. http://www.theses.fr/2023STRAJ114.

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L’étude du comportement de dessin peut être très informative cognitivement et psychologiquement, tant chez les humains que chez les autres primates. Cette richesse d’information peut également être un frein à son analyse et à son interprétation, en particulier en l’absence d’explication ou verbalisation de son auteur. En effet, il est possible que l’interprétation donnée par un adulte d’un dessin ne soit pas en accord avec l’intention première du dessinateur. Durant ma thèse, j’ai montré que, bien que généralement considérés comme des boîtes noires, les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) peuvent permettre de mieux comprendre le comportement de dessin. Dans un premier lieu, l’utilisation d’un CNN a permis de classifier des dessins d’une femelle orang-outan selon leur saison de production ainsi que de mettre en avant une variation de style et de contenu. De plus, une approche ontogénique a permis de quantifier la similarité entre des productions de différents groupes d’âges. Par la suite, des modèles plus interprétables ainsi que l’application de nouvelles méthodes d’interprétabilité pourraient permettre de mieux déchiffrer le comportement de dessin The study of drawing behavior can be highly informative, both cognitively and psychologically, in humans and other primates. However, this wealth of information can also be a challenge to analysis and interpretation, particularly in the absence of explanation or verbalization by the author of the drawing. Indeed, an adult's interpretation of a drawing may not be in line with the artist's original intention. During my thesis, I showed that, although generally regarded as black boxes, convolutional neural networks (CNNs) can provide a better understanding of the drawing behavior. Firstly, by using a CNN to classify drawings of a female orangutan according to their season of production, and highlighting variation in style and content. In addition, an ontogenetic approach was considered to quantify the similarity between productions from different age groups. In the future, more interpretable models and the application of new interpretability methods could be applied to better decipher drawing behavior

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Chabot, Florian. "Analyse fine 2D/3D de véhicules par réseaux de neurones profonds." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2017. http://www.theses.fr/2017CLFAC018/document.

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Les travaux développés dans cette thèse s’intéressent à l’analyse fine des véhicules à partir d’une image. Nous définissons le terme d’analyse fine comme un regroupement des concepts suivants : la détection des véhicules dans l’image, l’estimation de leur point de vue (ou orientation), la caractérisation de leur visibilité, leur localisation 3D dans la scène et la reconnaissance de leur marque et de leur modèle. La construction de solutions fiables d’analyse fine de véhicules laisse place à de nombreuses applications notamment dans le domaine du transport intelligent et de la vidéo surveillance.Dans ces travaux, nous proposons plusieurs contributions permettant de traiter partiellement ou complètement cette problématique. Les approches mises en oeuvre se basent sur l’utilisation conjointe de l’apprentissage profond et de modèles 3D de véhicule. Dans une première partie, nous traitons le problème de reconnaissance de marques et modèles en prenant en compte la difficulté de la création de bases d’apprentissage. Dans une seconde partie, nous investiguons une méthode de détection et d’estimation du point de vue précis en nous basant sur l’extraction de caractéristiques visuelles locales et de la cohérence géométrique. La méthode utilise des modèles mathématiques uniquement appris sur des données synthétiques. Enfin, dans une troisième partie, un système complet d’analyse fine de véhicules dans le contexte de la conduite autonome est proposé. Celui-ci se base sur le concept d’apprentissage profond multi-tâches. Des résultats quantitatifs et qualitatifs sont présentés tout au long de ce manuscrit. Sur certains aspects de l’analyse fine de véhicules à partir d’une image, ces recherches nous ont permis de dépasser l’état de l’art In this thesis, we are interested in fine-grained analysis of vehicle from an image. We define fine-grained analysis as the following concepts : vehicle detection in the image, vehicle viewpoint (or orientation) estimation, vehicle visibility characterization, vehicle 3D localization and make and model recognition. The design of reliable solutions for fine-grained analysis of vehicle open the door to multiple applications in particular for intelligent transport systems as well as video surveillance systems. In this work, we propose several contributions allowing to address partially or wholly this issue. Proposed approaches are based on joint deep learning technologies and 3D models. In a first section, we deal with make and model classification keeping in mind the difficulty to create training data. In a second section, we investigate a novel method for both vehicle detection and fine-grained viewpoint estimation based on local apparence features and geometric spatial coherence. It uses models learned only on synthetic data. Finally, in a third section, a complete system for fine-grained analysis is proposed. It is based on the multi-task concept. Throughout this report, we provide quantitative and qualitative results. On several aspects related to vehicle fine-grained analysis, this work allowed to outperform state of the art methods

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Mabon, Jules. "Apprentissage de modèles de géométrie stochastique et réseaux de neurones convolutifs. Application à la détection d'objets multiples dans des jeux de données aérospatiales." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ4116.

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Les drones et les satellites en orbite basse, dont les CubeSats, sont de plus en plus utilisés pour la surveillance, générant d'importantes masses de données à traiter. L'acquisition d'images satellitaires est sujette aux perturbations atmosphériques, aux occlusions et à une résolution limitée. Pour détecter de petits objets, l'information visuelle est limitée. Cependant, les objets d'intérêt (comme les petits véhicules) ne sont pas uniformément répartis dans l'image, présentant des configurations spécifiques.Ces dernières années, les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) ont montré des compétences remarquables pour extraire des informations, en particulier les textures. Cependant, modéliser les interactions entre objets nécessite une complexité accrue. Les CNN considèrent généralement les interactions lors d'une étape de post-traitement.En revanche, les processus ponctuels permettent de modéliser la vraisemblance des points par rapport à l'image et leurs interactions simultanément. La plupart des modèles stochastiques utilisent des mesures de contraste pour la correspondance à l'image ; elles sont adaptées aux objets à contraste fort et faible complexité du fond. Cependant, les petits véhicules sur les images satellitaires présentent divers niveaux de contraste et une grande variété d'objets de fond et de fausses alarmes.Cette thèse de doctorat propose d'utiliser les CNN pour l'extraction d'informations, combinées aux processus ponctuels pour modéliser les interactions, en utilisant les sorties CNN comme données. De plus, nous introduisons une méthode unifiée pour estimer les paramètres du modèle de processus ponctuel. Nos résultats montrent l'efficacité de ce modèle sur plusieurs jeux de données de télédétection, avec régularisation géométrique et robustesse accrue pour un nombre limité de paramètres Unmanned aerial vehicles and low-orbit satellites, including CubeSats, are increasingly used for wide-area surveillance, generating substantial data for processing. Satellite imagery acquisition is susceptible to atmospheric disruptions, occlusions, and limited resolution, resulting in limited visual data for small object detection. However, the objects of interest (e.g., small vehicles) are unevenly distributed in the image: there are some priors on the structure of the configurations.In recent years, convolutional neural network (CNN) models have excelled at extracting information from images, especially texture details. Yet, modeling object interactions requires a significant increase in model complexity and parameters. CNN models generally treat interaction as a post-processing step.In contrast, point processes aim to simultaneously model each point's likelihood in relation to the image (data term) and their interactions (prior term). Most point process models rely on contrast measures (foreground vs. background) for their data terms, which work well with clearly contrasted objects and minimal background clutter. However, small vehicles in satellite images exhibit varying contrast levels and a diverse range of background and false alarm objects.In this PhD thesis, we propose harnessing CNN models information extraction abilities in combination with point process interaction models, using CNN outputs as data terms. Additionally, we introduce a unified method for estimating point process model parameters. Our model demonstrates excellent performance on multiple remote sensing datasets, providing geometric regularization and enhanced noise robustness, all with a minimal parameter footprint

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Plesse, François. "Intégration de Connaissances aux Modèles Neuronaux pour la Détection de Relations Visuelles Rares." Thesis, Paris Est, 2020. http://www.theses.fr/2020PESC1003.

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Les données échangées en ligne ont un impact majeur sur les vies de milliards de personnes et il est crucial de pouvoir les analyser automatiquement pour en mesurer et ajuster l'impact. L'analyse de ces données repose sur l'apprentissage de réseaux de neurones profonds, qui obtiennent des résultats à l'état de l'art dans de nombreux domaines. En particulier, nous nous concentrons sur la compréhension des intéractions entre les objets ou personnes vivibles dans des images de la vie quotidienne, nommées relations visuelles.Pour cette tâche, des réseaux de neurones sont entraînés à minimiser une fonction d'erreur qui quantifie la différence entre les prédictions du modèle et la vérité terrain donnée par des annotateurs.Nous montrons dans un premier temps, que pour la détection de relation visuelles, ces annotations ne couvrent pas l'ensemble des vraies relations et sont, de façon inhérente au problème, incomplètes. Elle ne sont par ailleurs pas suffisantes pour entraîner un modèle à reconnaître les relations visuelles peu habituelles.Dans un deuxième temps, nous intégrons des connaissances sémantiques à ces réseaux pendant l'apprentissage. Ces connaissances permettent d'obtenir des annotations qui correspondent davantage aux relations visibles. En caractérisant la proximité sémantique entre relations, le modèle apprend ainsi à détecter une relation peu fréquente à partir d'exemples de relations plus largement annotées.Enfin, après avoir montré que ces améliorations ne sont pas suffisantes si le modèle annote les relations sans en distinguer la pertinence, nous combinons des connaissances aux prédictions du réseau de façon à prioriser les relations les plus pertinentes Data shared throughout the world has a major impact on the lives of billions of people. It is critical to be able to analyse this data automatically in order to measure and alter its impact. This analysis is tackled by training deep neural networks, which have reached competitive results in many domains. In this work, we focus on the understanding of daily life images, in particular on the interactions between objects and people that are visible in images, which we call visual relations.To complete this task, neural networks are trained in a supervised manner. This involves minimizing an objective function that quantifies how detected relations differ from annotated ones. Performance of these models thus depends on how widely and accurately annotations cover the space of visual relations.However, existing annotations are not sufficient to train neural networks to detect uncommon relations. Thus we integrate knowledge into neural networks during the training phase. To do this, we model semantic relationships between visual relations. This provides a fuzzy set of relations that more accurately represents visible relations. Using the semantic similarities between relations, the model is able to learn to detect uncommon relations from similar and more common ones. However, the improved training does not always translate to improved detections, because the objective function does not capture the whole relation detection process. Thus during the inference phase, we combine knowledge to model predictions in order to predict more relevant relations, aiming to imitate the behaviour of human observers

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Lorrain, Vincent. "Etude et conception de circuits innovants exploitant les caractéristiques des nouvelles technologies mémoires résistives." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018SACLS182/document.

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Dans cette thèse, nous étudions les approches calculatoires dédiées des réseaux de neurones profonds et plus particulièrement des réseaux de neurones convolutionnels (CNN). En effet, l'efficacité des réseaux de neurones convolutionnels en font des structures calculatoires intéressantes dans de nombreuses applications. Nous étudions les différentes possibilités d'implémentation de ce type de réseaux pour en déduire leur complexité calculatoire. Nous montrons que la complexité calculatoire de ce type de structure peut rapidement devenir incompatible avec les ressources de l'embarqué. Pour résoudre cette problématique, nous avons fait une exploration des différents modèles de neurones et architectures susceptibles de minimiser les ressources nécessaires à l'application. Dans un premier temps, notre approche a consisté à explorer les possibles gains par changement de modèle de neurones. Nous montrons que les modèles dits impulsionnels permettent en théorie de réduire la complexité calculatoire tout en offrant des propriétés dynamiques intéressantes, mais nécessitent de repenser entièrement l'architecture matériel de calcul. Nous avons alors proposé notre approche impulsionnelle du calcul des réseaux de neurones convolutionnels avec une architecture associée. Nous avons mis en place une chaîne logicielle et de simulation matérielle dans le but d'explorer les différents paradigmes de calcul et implémentation matérielle et évaluer leur adéquation avec les environnements embarqués. Cette chaîne nous permet de valider les aspects calculatoires mais aussi d'évaluer la pertinence de nos choix architecturaux. Notre approche théorique a été validée par notre chaîne et notre architecture a fait l'objet d'une simulation en FDSOI 28 nm. Ainsi nous avons montré que cette approche est relativement efficace avec des propriétés intéressantes un terme de passage à l'échelle, de précision dynamique et de performance calculatoire. Au final, l'implémentation des réseaux de neurones convolutionnels en utilisant des modèles impulsionnels semble être prometteuse pour améliorer l'efficacité des réseaux. De plus, cela permet d'envisager des améliorations par l'ajout d'un apprentissage non supervisé type STDP, l'amélioration du codage impulsionnel ou encore l'intégration efficace de mémoire de type RRAM In this thesis, we study the dedicated computational approaches of deep neural networks and more particularly the convolutional neural networks (CNN).We highlight the convolutional neural networks efficiency make them interesting choice for many applications. We study the different implementation possibilities of this type of networks in order to deduce their computational complexity. We show that the computational complexity of this type of structure can quickly become incompatible with embedded resources. To address this issue, we explored differents models of neurons and architectures that could minimize the resources required for the application. In a first step, our approach consisted in exploring the possible gains by changing the model of neurons. We show that the so-called spiking models theoretically reduce the computational complexity while offering interesting dynamic properties but require a complete rethinking of the hardware architecture. We then proposed our spiking approach to the computation of convolutional neural networks with an associated architecture. We have set up a software and hardware simulation chain in order to explore the different paradigms of computation and hardware implementation and evaluate their suitability with embedded environments. This chain allows us to validate the computational aspects but also to evaluate the relevance of our architectural choices. Our theoretical approach has been validated by our chain and our architecture has been simulated in 28 nm FDSOI. Thus we have shown that this approach is relatively efficient with interesting properties of scaling, dynamic precision and computational performance. In the end, the implementation of convolutional neural networks using spiking models seems to be promising for improving the networks efficiency. Moreover, it allows improvements by the addition of a non-supervised learning type STDP, the improvement of the spike coding or the efficient integration of RRAM memory

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Tang, Daogui. "A simulation-based modeling framework for the analysis and protection of smart grids against false pricing attacks." Thesis, université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPAST017.

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L’intégration des technologies de l’information et de la communication (ICT) dans les réseaux électriques permet un échange de communication bidirectionnel entre les clients et les services publics, ce qui contribue gager les clients dans divers programmes de réponse à la demande (DR) des réseaux intelligents (SG), tels que la tarification en fonction du temps d’utilisation (TOU) et la tarification en temps réel (RTP). Toutefois, cela expose les réseaux intelligents à des menaces supplémentaires provenant de la couche ICT du système cyber physique. En effet, la menace de cyber-attaques est devenue une préoccupation majeure. Dans ce contexte, la thèse se concentre sur la modélisation, la détection et la défense d’un type spécifique de cyber-attaques aux systèmes de DR, à savoir les fausses attaques de tarification (FPA). L’étude aborde le problème tout d’abord en modélisant les FPA initiées dans les réseaux sociaux (SN). Le processus de propagation des faux prix de l’électricité est décrit par un modèle de propagation d’influence à plusieurs niveaux qui tient compte des caractéristiques de la personnalité des clients et de la valeur de l’information. La simulation de Monte Carlo est utilisée pour tenir compte des caractéristiques stochastiques du processus de propagation de l’influence. Ensuite, en considérant l’intégration des ressources énergétiques renouvelables distribuées (DRER) dans le contexte des RTP, nous étudions les FPA où les attaquants manipulent les prix de l’électricité en temps réel en injectant de fausses informations sur la consommation et la production d’énergie renouvelable. En conséquence, un détecteur d’attaques en ligne basé sur un réseau neuronal convolutif (CNN) est proposé pour détecter les FPA considérées. Enfin, pour atténuer l’impact des FPAs, une stratégie de défense optimale est étudiée, compte tenu des ressources de défense limitées. L’interaction dynamique entre les attaquants et les défenseurs est modélisée comme un jeu de Markov à somme nulle où aucun des deux joueurs ne dispose d’informations complètes sur le modèle de jeu. Une méthode d’apprentissage de renforcement multi-agents sans modèle est proposée pour résoudre le jeu et trouver les politiques d’équilibre de Nash pour les deux joueurs. Les résultats de la thèse donnent un aperçu de la façon dont les APF ont un impact sur les systèmes d’énergie cyber physique en trompant une partie des clients sur le marché de l’électricité et fournissent des implications sur la fa d’atténuer cet impact en détectant et en défendant les attaques The integration of information and communication technology (ICT) systems with power systems enables a two-way communication exchange between customers and utilities, which helps engaging customers in various demand-response (DR) programs of smart grids (SGs), such as time-of-use (TOU) pricing and real-time pricing (RTP). However, this makes SG cyber-physical system exposed to additional threats coming from the ICT layer. For this reason, the threat of cyber attacks of various types has become a major concern. In this context, the focus of the thesis is on the modeling of , detection of and defense from a specific type of cyber attacks to DR schemes, namely, false pricing attacks (FPAs). The study approaches the problem firstly by modeling FPAs initiated in social networks (SNs). The false electricity prices spreading process is described by a multi-level influence propagation model considering customers’ personality characteristics and information value. Monte Carlo simulation is utilized to account for the stochastic nature of the influence propagation process. Then, considering the integration of distributed renewable energy resources (DRERs) in the RTP context, we study FPAs where attackers manipulate realtime electricity prices by injecting false consumption and renewable generation information. A convolutional neural network (CNN)-based online detector is developed to detect the considered FPAs. Finally, to mitigate the impact of FPAs, an optimal defense strategy is defined, under limited resources. The dynamic interaction between attackers and defenders is modeled as a zero-sum Markov game where neither player has full information of the game model. A modelfree multi-agent reinforcement learning method is proposed to solve the game and find the Nash Equilibrium policies for both players. The thesis provides a simulationbased framework for modelling FPAs to smart grids. The findings of the thesis give insights into how FPAs can impact cyber-physical power systems by misleading a portion of customers in the electricity market and provide implications on how to mitigate such impact by detecting and defending the attacks

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Abdelouahab, Kamel. "Reconfigurable hardware acceleration of CNNs on FPGA-based smart cameras." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2018. http://www.theses.fr/2018CLFAC042/document.

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Les Réseaux de Neurones Convolutifs profonds (CNNs) ont connu un large succès au cours de la dernière décennie, devenant un standard de la vision par ordinateur. Ce succès s’est fait au détriment d’un large coût de calcul, où le déploiement des CNNs reste une tâche ardue surtout sous des contraintes de temps réel.Afin de rendre ce déploiement possible, la littérature exploite le parallélisme important de ces algorithmes, ce qui nécessite l’utilisation de plate-formes matérielles dédiées. Dans les environnements soumis à des contraintes de consommations énergétiques, tels que les nœuds des caméras intelligentes, les cœurs de traitement à base de FPGAs sont reconnus comme des solutions de choix pour accélérer les applications de vision par ordinateur. Ceci est d’autant plus vrai pour les CNNs, où les traitements se font naturellement sur un flot de données, rendant les architectures matérielles à base de FPGA d’autant plus pertinentes. Dans ce contexte, cette thèse aborde les problématiques liées à l’implémentation des CNNs sur FPGAs. En particulier, ces travaux visent à améliorer l’efficacité des implantations grâce à deux principales stratégies d’optimisation; la première explore le modèle et les paramètres des CNNs, tandis que la seconde se concentre sur les architectures matérielles adaptées au FPGA Deep Convolutional Neural Networks (CNNs) have become a de-facto standard in computer vision. This success came at the price of a high computational cost, making the implementation of CNNs, under real-time constraints, a challenging task.To address this challenge, the literature exploits the large amount of parallelism exhibited by these algorithms, motivating the use of dedicated hardware platforms. In power-constrained environments, such as smart camera nodes, FPGA-based processing cores are known to be adequate solutions in accelerating computer vision applications. This is especially true for CNN workloads, which have a streaming nature that suits well to reconfigurable hardware architectures.In this context, the following thesis addresses the problems of CNN mapping on FPGAs. In Particular, it aims at improving the efficiency of CNN implementations through two main optimization strategies; The first one focuses on the CNN model and parameters while the second one considers the hardware architecture and the fine-grain building blocks

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Caracalla, Hugo. "Sound texture synthesis from summary statistics." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS676.

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Les textures sonores sont une catégorie de sons incluant le bruit de la pluie, le brouhaha d’une foule ou les pépiements d’un groupe d’oiseaux. Tous ces sons contiennent une part d’imprévisibilité qui n’est habituellement pas recherchée en synthèse sonore, et rend ainsi indispensable l’utilisation d’algorithmes dédiés. Cependant, la grande diversité de leurs propriétés complique la création d’un algorithme capable de synthétiser un large panel de textures. Cette thèse s’intéresse à la synthèse paramétrique de textures sonores. Dans ce paradigme, un ensemble de statistiques sont extraites d’une texture cible et progressivement imposées sur un bruit blanc. Si l’ensemble de statistiques est pertinent, le bruit blanc est alors modifié jusqu’à ressembler à la cible, donnant l’illusion d’avoir été enregistré quelques instants après. Dans un premier temps, nous proposons l’amélioration d’une méthode paramétrique basée sur des statistiques perceptuelles. Cette amélioration vise à améliorer la synthèse d’évènements à forte attaque ou singuliers en modifiant et simplifiant le processus d’imposition. Dans un second temps, nous adaptons une méthode paramétrique de synthèse de textures visuelles basée sur des statistiques extraites par un réseau de neurones convolutifs (CNN) afin de l’utiliser sur des textures sonores. Nous modifions l’ensemble de statistiques utilisées afin de mieux correspondre aux propriétés des signaux sonores, changeons l’architecture du CNN pour l’adapter aux événements présents dans les textures sonores et utilisons une représentation temps-fréquence prenant en compte à la fois amplitude et phase Sound textures are a wide class of sounds that includes the sound of the rain falling, the hubbub of a crowd and the chirping of flocks of birds. All these sounds present an element of unpredictability which is not commonly sought after in sound synthesis, requiring the use of dedicated algorithms. However, the diverse audio properties of sound textures make the designing of an algorithm able to convincingly recreate varied textures a complex task. This thesis focuses on parametric sound texture synthesis. In this paradigm, a set of summary statistics are extracted from a target texture and iteratively imposed onto a white noise. If the set of statistics is appropriate, the white noise is modified until it resemble the target, sounding as if it had been recorded moments later. In a first part, we propose improvements to perceptual-based parametric method. These improvements aim at making its synthesis of sharp and salient events by mainly altering and simplifying its imposition process. In a second, we adapt a parametric visual texture synthesis method based statistics extracted by a Convolutional Neural Networks (CNN) to work on sound textures. We modify the computation of its statistics to fit the properties of sound signals, alter the architecture of the CNN to best fit audio elements present in sound textures and use a time-frequency representation taking both magnitude and phase into account

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Ducoffe, Mélanie. "Active learning et visualisation des données d'apprentissage pour les réseaux de neurones profonds." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018AZUR4115/document.

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Notre travail est présenté en trois parties indépendantes. Tout d'abord, nous proposons trois heuristiques d'apprentissage actif pour les réseaux de neurones profonds : Nous mettons à l'échelle le `query by committee' , qui agrège la décision de sélectionner ou non une donnée par le vote d'un comité. Pour se faire nous formons le comité à l'aide de différents masques de dropout. Un autre travail se base sur la distance des exemples à la marge. Nous proposons d'utiliser les exemples adversaires comme une approximation de la dite distance. Nous démontrons également des bornes de convergence de notre méthode dans le cas de réseaux linéaires. L’usage des exemples adversaires ouvrent des perspectives de transférabilité d’apprentissage actif d’une architecture à une autre. Puis, nous avons formulé une heuristique d'apprentissage actif qui s'adapte tant au CNNs qu'aux RNNs. Notre méthode sélectionne les données qui minimisent l'énergie libre variationnelle. Dans un second temps, nous nous sommes concentrés sur la distance de Wasserstein. Nous projetons les distributions dans un espace où la distance euclidienne mimique la distance de Wasserstein. Pour se faire nous utilisons une architecture siamoise. Également, nous démontrons les propriétés sous-modulaires des prototypes de Wasserstein et comment les appliquer à l'apprentissage actif. Enfin, nous proposons de nouveaux outils de visualisation pour expliquer les prédictions d'un CNN sur du langage naturel. Premièrement, nous détournons une stratégie d'apprentissage actif pour confronter la pertinence des phrases sélectionnées aux techniques de phraséologie les plus récentes. Deuxièmement, nous profitons des algorithmes de déconvolution des CNNs afin de présenter une nouvelle perspective sur l'analyse d'un texte Our work is presented in three separate parts which can be read independently. Firstly we propose three active learning heuristics that scale to deep neural networks: We scale query by committee, an ensemble active learning methods. We speed up the computation time by sampling a committee of deep networks by applying dropout on the trained model. Another direction was margin-based active learning. We propose to use an adversarial perturbation to measure the distance to the margin. We also establish theoretical bounds on the convergence of our Adversarial Active Learning strategy for linear classifiers. Some inherent properties of adversarial examples opens up promising opportunity to transfer active learning data from one network to another. We also derive an active learning heuristic that scales to both CNN and RNN by selecting the unlabeled data that minimize the variational free energy. Secondly, we focus our work on how to fasten the computation of Wasserstein distances. We propose to approximate Wasserstein distances using a Siamese architecture. From another point of view, we demonstrate the submodular properties of Wasserstein medoids and how to apply it in active learning. Eventually, we provide new visualization tools for explaining the predictions of CNN on a text. First, we hijack an active learning strategy to confront the relevance of the sentences selected with active learning to state-of-the-art phraseology techniques. These works help to understand the hierarchy of the linguistic knowledge acquired during the training of CNNs on NLP tasks. Secondly, we take advantage of deconvolution networks for image analysis to present a new perspective on text analysis to the linguistic community that we call Text Deconvolution Saliency

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Haykal, Vanessa. "Modélisation des séries temporelles par apprentissage profond." Thesis, Tours, 2019. http://www.theses.fr/2019TOUR4019.

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La prévision des séries temporelles est un problème qui est traité depuis de nombreuses années. Dans cette thèse, on s’est intéressé aux méthodes issues de l’apprentissage profond. Il est bien connu que si les relations entre les données sont temporelles, il est diﬃcile de les analyser et de les prévoir avec précision en raison des tendances non linéaires et du bruit présent, spéciﬁquement pour les séries ﬁnancières et électriques. A partir de ce contexte, nous proposons une nouvelle architecture de réduction de bruit qui modélise des séries d’erreurs récursives pour améliorer les prévisions. L’apprentissage hybride fusionne simultanément un réseau de neurones convolutifs (CNN) et un réseau récurrent à mémoire long et court termes (LSTM). Ce modèle se distingue par sa capacité à capturer globalement diﬀérentes propriétés telles que les caractéristiques locales du signal, d’apprendre les dépendances non linéaires à long terme et de s’adapter également à une résistance élevée au bruit. La seconde contribution concerne les limitations des approches globales en raison des changements de régimes dynamiques dans le signal. Nous présentons donc une modiﬁcation locale non-supervisée de notre architecture précédente aﬁn d’ajuster les résultats en pilotant le modèle par un modèle de Markov caché (HMM). Enﬁn, on s’est également intéressé aux techniques de multi-résolutions pour améliorer les performances des couches convolutives, notamment par la méthode de décomposition en mode variationnel (VMD) Time series prediction is a problem that has been addressed for many years. In this thesis, we have been interested in methods resulting from deep learning. It is well known that if the relationships between the data are temporal, it is diﬃcult to analyze and predict accurately due to non-linear trends and the existence of noise speciﬁcally in the ﬁnancial and electrical series. From this context, we propose a new hybrid noise reduction architecture that models the recursive error series to improve predictions. The learning process fusessimultaneouslyaconvolutionalneuralnetwork(CNN)andarecurrentlongshort-term memory network (LSTM). This model is distinguished by its ability to capture globally a variety of hybrid properties, where it is able to extract local signal features, to learn long-term and non-linear dependencies, and to have a high noise resistance. The second contribution concerns the limitations of the global approaches because of the dynamic switching regimes in the signal. We present a local unsupervised modiﬁcation with our previous architecture in order to adjust the results by adapting the Hidden Markov Model (HMM). Finally, we were also interested in multi-resolution techniques to improve the performance of the convolutional layers, notably by using the variational mode decomposition method (VMD)

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Firmo, Drumond Thalita. "Apports croisées de l'apprentissage hiérarchique et la modélisation du système visuel : catégorisation d'images sur des petits corpus de données." Thesis, Bordeaux, 2020. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03129189.

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Les réseaux neuronaux convolutifs profonds ("deep convolutional neural networks" ou DCNN) ont récemment révolutionné la reconnaissance d'objets à grande échelle, modifiant les pratiques en vision par ordinateur, consistant à définir des caractéristiques représentatives "à la main", désormais apprises de façon hiérarchique à partir des données, tout en les classifiant. Fort de la progression des performances matérielles, on exploite efficacement des quantités toujours croissantes d'images recueillies en ligne. Mais, dans des domaines spécifiques, comme en santé ou pour certaines applications, les données sont moins abondantes, et les coûts d'étiquetage par des experts sont plus élevés. Cette rareté conduit à la question centrale de cette thèse : Ces domaines à données limitées peuvent-ils bénéficier des avantages des DCNN pour la classification des images ? Ce travail repose sur une étude approfondie de la littérature, divisée en deux parties principales, avant de proposer des modèles et des mécanismes originaux, expérimentés.La première partie couvre la reconnaissance des objets d'un double point de vue. Tout d'abord, la fonction visuelle biologique, est comparée et contrastée avec la structure, la fonction et les capacités des modèles DCNN. Puis, une revue de l'état-de-l'art identifie les principales catégories d'architectures et les innovations dans les DCNN récents. Cette base interdisciplinaire favorise l'identification des mécanismes — biologiquement et artificiellement inspirés — qui améliorent la reconnaissance d'images dans des situations difficiles. Le traitement récurrent en est un exemple clair : peu présent au niveau de la vision profonde, sauf le traitement aux vidéos — en raison du caractère naturellement séquentiel. Mais la biologie montre clairement qu'un tel traitement joue aussi un rôle dans l'affinement de notre perception d'une scène fixe. Ce thème est approfondi à travers une revue de la littérature consacrée aux architectures convolutionnelles récurrentes utilisées en catégorisation d'images.La deuxième partie se concentre sur notre question centrale~: l'apprentissage profond sur de petits corpus de données. Tout d'abord, le travail propose une discussion plus précise et détaillée de ce problème et de sa relation avec l'apprentissage hiérarchique des caractéristiques réalisé par des modèles profonds. Cette discussion est suivie d'une revue structurée du domaine, organisant et discutant les différentes voies possibles vers l'adaptation des modèles profonds à des données limitées. Plus qu'une simple liste, ce travail vise à trouver du sens dans la myriade d'approches du domaine, en regroupant les méthodes ayant un objectif ou un mécanisme d'action similaire, pour guider le développement d'application particulières, à petits corpus. Cette étude est complétée par une analyse expérimentale, explorant l'apprentissage de petits jeux de données avec des modèles et mécanismes originaux (précédemment publié comme papier de journal).En conclusion, l'apprentissage profond sur des petits corpus de données peut donner de bons résultats, si cela se fait de manière réfléchie. Au niveau des données, il faut essayer de recueillir plus d'informations à partir de sources de données supplémentaires connexes. Au niveau de la complexité, l'architecture et les méthodes d'entraînement peuvent être calibrées afin de tirer le meilleur parti de toute connaissance spécifique au domaine. Des propositions sont discutées en détail au fil du document. Il existe de multiples façons de réduire la complexité de l'apprentissage profond avec de petits échantillons de données, mais il n'y a pas de solution universelle. Chaque méthode a ses propres inconvénients et difficultés pratiques, devant toujours être adaptée spécifiquement à l'application, c'est-à-dire à la tâche perceptive à accomplir Deep convolutional neural networks (DCNN) have recently protagonized a revolution in large-scale object recognition. They have changed the usual computer vision practices of hand-engineered features, with their ability to hierarchically learn representative features from data with a pertinent classifier. Together with hardware advances, they have made it possible to effectively exploit the ever-growing amounts of image data gathered online. However, in specific domains like healthcare and industrial applications, data is much less abundant, and expert labeling costs higher than those of general purpose image datasets. This scarcity scenario leads to this thesis' core question: can these limited-data domains profit from the advantages of DCNNs for image classification? This question has been addressed throughout this work, based on an extensive study of literature, divided in two main parts, followed by proposal of original models and mechanisms.The first part reviews object recognition from an interdisciplinary double-viewpoint. First, it resorts to understanding the function of vision from a biological stance, comparing and contrasting to DCNN models in terms of structure, function and capabilities. Second, a state-of-the-art review is established aiming to identify the main architectural categories and innovations in modern day DCNNs. This interdisciplinary basis fosters the identification of potential mechanisms - inspired both from biological and artificial structures — that could improve image recognition under difficult situations. Recurrent processing is a clear example: while not completely absent from the "deep vision" literature, it has mostly been applied to videos — due to their inherently sequential nature. From biology however it is clear such processing plays a role in refining our perception of a still scene. This theme is further explored through a dedicated literature review focused on recurrent convolutional architectures used in image classification.The second part carries on in the spirit of improving DCNNs, this time focusing more specifically on our central question: deep learning over small datasets. First, the work proposes a more detailed and precise discussion of the small sample problem and its relation to learning hierarchical features with deep models. This discussion is followed up by a structured view of the field, organizing and discussing the different possible paths towards adapting deep models to limited data settings. Rather than a raw listing, this review work aims to make sense out of the myriad of approaches in the field, grouping methods with similar intent or mechanism of action, in order to guide the development of custom solutions for small-data applications. Second, this study is complemented by an experimental analysis, exploring small data learning with the proposition of original models and mechanisms (previously published as a journal paper).In conclusion, it is possible to apply deep learning to small datasets and obtain good results, if done in a thoughtful fashion. On the data path, one shall try gather more information from additional related data sources if available. On the complexity path, architecture and training methods can be calibrated in order to profit the most from any available domain-specific side-information. Proposals concerning both of these paths get discussed in detail throughout this document. Overall, while there are multiple ways of reducing the complexity of deep learning with small data samples, there is no universal solution. Each method has its own drawbacks and practical difficulties and needs to be tailored specifically to the target perceptual task at hand

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Khlif, Wafa. "Multi-lingual scene text detection based on convolutional neural networks." Thesis, La Rochelle, 2022. http://www.theses.fr/2022LAROS022.

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Cette thèse propose des approches de détection de texte par des techniques d'apprentissage profond pour explorer et récupérer des contenus faiblement structurés dans des images de scène naturelles. Ces travaux proposent, dans un premier temps, une méthode de détection de texte dans des images de scène naturelle basée sur une analyse multi-niveaux des composantes connexes (CC) et l'apprentissage des caractéristiques du texte par un réseau de neurones convolutionnel (CNN), suivie d'un regroupement des zones de texte détectées par une méthode à base de graphes. Les caractéristiques des composantes texte brut/non-texte obtenues à différents niveaux de granularité sont apprises via un CNN. Une deuxième méthode est présentée dans cette thèse inspirée du système YOLO. Le système réalise la détection du texte et l'identification du script simultanément. Nous considérons la tâche de détection de texte multi script comme un problème de détection d'objets, où l'objet est le script du texte. La détection de texte et l'identification des scripts sont réalisées avec une approche holistique en utilisant un réseau neuronal convolutionnel unique. Les évaluations expérimentales de ces approches sont réalisées sur le jeu de données MLT (Multi-Lingual Text dataset), nous avons contribué à la création de ce nouveau jeu de données. Il est composé d'images de scènes naturelles et synthétiques contenant du texte, tels que des panneaux de circulation et publicitaires, des noms de magasins, d'images extraites des réseaux sociaux. Ce type d'images représente l'un des types d'images les plus fréquemment rencontrés sur Internet, à savoir les images avec du texte incorporé dans les réseaux sociaux This dissertation explores text detection approaches via deep learning techniques towards achieving the goal of mining and retrieval of weakly structured contents in scene images. First, this dissertation presents a method for detecting text in scene images based on multi-level connected component (CC) analysis and learning text component features via convolutional neural networks (CNN), followed by a graph-based grouping of overlapping text boxes. The features of the resulting raw text/non-text components of different granularity levels are learned via a CNN. The second contribution is inspired from YOLO: Real-Time Object Detection system. Both methods perform text detection and script identification simultaneously. The system presents a joint text detection and script identification approach based on casting the multi-script text detection task as an object detection problem, where the object is the script of the text. Joint text detection and script identification strategy is realized in a holistic approach using a single convolutional neural network where the input data is the full image and the outputs are the text bounding boxes and their script. Textual feature extraction and script classification are performed jointly via a CNN. The experimental evaluation of these methods are performed on the Multi-Lingual Text MLT dataset. We contributed in building this new dataset. It is constituted of natural scene images with embedded text, such as street signs and advertisement boards, passing vehicles, user photos in microblog. This kind of images represents one of the mostly encountered image types on the internet which are the images with embedded text in social media

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Jacques, Céline. "Méthodes d'apprentissage automatique pour la transcription automatique de la batterie." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS150.

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Cette thèse se concentre sur les méthodes d’apprentissage pour la transcription automatique de la batterie. Elles sont basées sur un algorithme de transcription utilisant une méthode de décomposition non-négative, la NMD. Cette thèse soulève deux principales problématiques : l’adaptation des méthodes au signal analysé et l’utilisation de l’apprentissage profond. La prise en compte des informations du signal analysé dans le modèle peut être réalisée par leur introduction durant les étapes de décomposition. Une première approche est de reformuler l’étape de décomposition dans un contexte probabiliste pour faciliter l’introduction d’informations a posteriori avec des méthodes comme la SI-PLCA et la NMD statistique. Une deuxième approche est d’implémenter directement dans la NMD une stratégie d’adaptation : l’application de filtres modelables aux motifs pour modéliser les conditions d’enregistrement ou l’adaptation des motifs appris directement au signal en appliquant de fortes contraintes pour conserver leur signification physique. La deuxième approche porte sur la sélection des segments de signaux à analyser. Il est préférable d’analyser les segments où au moins un événement percussif a lieu. Un détecteur d’onsets basé sur un réseau de neurones convolutif (CNN) est adapté pour détecter uniquement les onsets percussifs. Les résultats obtenus étant très intéressants, le détecteur est entraîné à ne détecter qu’un seul instrument permettant la réalisation de la transcription des trois principaux instruments de batterie avec trois CNN. Finalement, l’utilisation d’un CNN multi-sorties est étudiée pour transcrire la partie de batterie avec un seul réseau This thesis focuses on learning methods for automatic transcription of the battery. They are based on a transcription algorithm using a non-negative decomposition method, NMD. This thesis raises two main issues: the adaptation of methods to the analyzed signal and the use of deep learning. Taking into account the information of the signal analyzed in the model can be achieved by their introduction during the decomposition steps. A first approach is to reformulate the decomposition step in a probabilistic context to facilitate the introduction of a posteriori information with methods such as SI-PLCA and statistical NMD. A second approach is to implement an adaptation strategy directly in the NMD: the application of modelable filters to the patterns to model the recording conditions or the adaptation of the learned patterns directly to the signal by applying strong constraints to preserve their physical meaning. The second approach concerns the selection of the signal segments to be analyzed. It is best to analyze segments where at least one percussive event occurs. An onset detector based on a convolutional neural network (CNN) is adapted to detect only percussive onsets. The results obtained being very interesting, the detector is trained to detect only one instrument allowing the transcription of the three main drum instruments with three CNNs. Finally, the use of a CNN multi-output is studied to transcribe the part of battery with a single network

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Heuillet, Alexandre. "Exploring deep neural network differentiable architecture design." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG069.

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L'intelligence artificielle (IA) a gagné en popularité ces dernières années, principalement en raison de ses applications réussies dans divers domaines tels que l'analyse de données textuelles, la vision par ordinateur et le traitement audio. La résurgence des techniques d'apprentissage profond a joué un rôle central dans ce succès. L'article révolutionnaire de Krizhevsky et al., AlexNet, a réduit l'écart entre les performances humaines et celles des machines dans les tâches de classification d'images. Des articles ultérieurs tels que Xception et ResNet ont encore renforcé l'apprentissage profond en tant que technique de pointe, ouvrant de nouveaux horizons pour la communauté de l'IA. Le succès de l'apprentissage profond réside dans son architecture, conçue manuellement avec des connaissances d'experts et une validation empirique. Cependant, ces architectures n'ont pas la certitude d'être la solution optimale. Pour résoudre ce problème, des articles récents ont introduit le concept de Recherche d'Architecture Neuronale ( extit{NAS}), permettant l'automatisation de la conception des architectures profondes. Cependant, la majorités des approches initiales se sont concentrées sur de grandes architectures avec des objectifs spécifiques (par exemple, l'apprentissage supervisé) et ont utilisé des techniques d'optimisation coûteuses en calcul telles que l'apprentissage par renforcement et les algorithmes génétiques. Dans cette thèse, nous approfondissons cette idée en explorant la conception automatique d'architectures profondes, avec une emphase particulière sur les méthodes extit{NAS} différentiables ( extit{DNAS}), qui représentent la tendance actuelle en raison de leur efficacité computationnelle. Bien que notre principal objectif soit les réseaux convolutifs ( extit{CNNs}), nous explorons également les Vision Transformers (ViTs) dans le but de concevoir des architectures rentables adaptées aux applications en temps réel Artificial Intelligence (AI) has gained significant popularity in recent years, primarily due to its successful applications in various domains, including textual data analysis, computer vision, and audio processing. The resurgence of deep learning techniques has played a central role in this success. The groundbreaking paper by Krizhevsky et al., AlexNet, narrowed the gap between human and machine performance in image classification tasks. Subsequent papers such as Xception and ResNet have further solidified deep learning as a leading technique, opening new horizons for the AI community. The success of deep learning lies in its architecture, which is manually designed with expert knowledge and empirical validation. However, these architectures lack the certainty of an optimal solution. To address this issue, recent papers introduced the concept of Neural Architecture Search (NAS), enabling the learning of deep architectures. However, most initial approaches focused on large architectures with specific targets (e.g., supervised learning) and relied on computationally expensive optimization techniques such as reinforcement learning and evolutionary algorithms. In this thesis, we further investigate this idea by exploring automatic deep architecture design, with a particular emphasis on differentiable NAS (DNAS), which represents the current trend in NAS due to its computational efficiency. While our primary focus is on Convolutional Neural Networks (CNNs), we also explore Vision Transformers (ViTs) with the goal of designing cost-effective architectures suitable for real-time applications

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Chen, Dexiong. "Modélisation de données structurées avec des machines profondes à noyaux et des applications en biologie computationnelle." Thesis, Université Grenoble Alpes, 2020. http://www.theses.fr/2020GRALM070.

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Le développement d'algorithmes efficaces pour apprendre des représentations appropriées des données structurées, telles des sequences ou des graphes, est un défi majeur et central de l'apprentissage automatique. Pour atteindre cet objectif, l'apprentissage profond est devenu populaire pour modéliser des données structurées. Les réseaux de neurones profonds ont attiré une attention particulière dans divers domaines scientifiques tels que la vision par ordinateur, la compréhension du langage naturel ou la biologie. Par exemple, ils fournissent aux biologistes des outils de calcul qui leur permettent de comprendre et de découvrir les propriétés biologiques ou les relations entre les macromolécules des organismes vivants. Toutefois, leur succès dans ces domaines repose essentiellement sur des connaissances empiriques ainsi que d'énormes quantités de données annotées. Exploiter des modèles plus efficaces est nécessaire car les données annotées sont souvent rares.Un autre axe de recherche est celui des méthodes à noyaux, qui fournissent une approche systématique et fondée sur des principes théoriquement solides pour l'apprentissage de modèles non linéaires à partir de données de structure arbitraire. Outre leur simplicité, elles présentent une manière naturelle de contrôler la régularisation et ainsi d'éviter le surapprentissage.Cependant, les représentations de données fournies par les méthodes à noyaux ne sont définies que par des caractéristiques artisanales simplement conçues, ce qui les rend moins performantes que les réseaux de neurones lorsque suffisamment de données étiquetées sont disponibles. Des noyaux plus complexes, inspirés des connaissances préalables utilisées dans les réseaux de neurones, ont ainsi été développés pour construire des représentations plus riches et ainsi combler cette lacune. Pourtant, ils sont moins adaptatifs. Par comparaison, les réseaux de neurones sont capables d'apprendre une représentation compacte pour une tâche d'apprentissage spécifique, ce qui leur permet de conserver l'expressivité de la représentation tout en s'adaptant à une grande taille d'échantillon.Il est donc utile d'intégrer les vues complémentaires des méthodes à noyaux et des réseaux de neurones profonds pour construire de nouveaux cadres afin de bénéficier du meilleur des deux mondes.Dans cette thèse, nous construisons un cadre général basé sur les noyaux pour la modélisation des données structurées en tirant parti des connaissances préalables des méthodes à noyaux classiques et des réseaux profonds. Notre cadre fournit des outils algorithmiques efficaces pour l'apprentissage de représentations sans annotations ainsi que pour l'apprentissage de représentations plus compactes de manière supervisée par les tâches. Notre cadre peut être utilisé pour modéliser efficacement des séquences et des graphes avec une interprétation simple. Il offre également de nouvelles perspectives sur la construction des noyaux et de réseaux de neurones plus expressifs pour les séquences et les graphes Developing efficient algorithms to learn appropriate representations of structured data, including sequences or graphs, is a major and central challenge in machine learning. To this end, deep learning has become popular in structured data modeling. Deep neural networks have drawn particular attention in various scientific fields such as computer vision, natural language understanding or biology. For instance, they provide computational tools for biologists to possibly understand and uncover biological properties or relationships among macromolecules within living organisms. However, most of the success of deep learning methods in these fields essentially relies on the guidance of empirical insights as well as huge amounts of annotated data. Exploiting more data-efficient models is necessary as labeled data is often scarce.Another line of research is kernel methods, which provide a systematic and principled approach for learning non-linear models from data of arbitrary structure. In addition to their simplicity, they exhibit a natural way to control regularization and thus to avoid overfitting.However, the data representations provided by traditional kernel methods are only defined by simply designed hand-crafted features, which makes them perform worse than neural networks when enough labeled data are available. More complex kernels inspired by prior knowledge used in neural networks have thus been developed to build richer representations and thus bridge this gap. Yet, they are less scalable. By contrast, neural networks are able to learn a compact representation for a specific learning task, which allows them to retain the expressivity of the representation while scaling to large sample size.Incorporating complementary views of kernel methods and deep neural networks to build new frameworks is therefore useful to benefit from both worlds.In this thesis, we build a general kernel-based framework for modeling structured data by leveraging prior knowledge from classical kernel methods and deep networks. Our framework provides efficient algorithmic tools for learning representations without annotations as well as for learning more compact representations in a task-driven way. Our framework can be used to efficiently model sequences and graphs with simple interpretation of predictions. It also offers new insights about designing more expressive kernels and neural networks for sequences and graphs

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Caye, Daudt Rodrigo. "Convolutional neural networks for change analysis in earth observation images with noisy labels and domain shifts." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAT033.

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L'analyse de l'imagerie satellitaire et aérienne d'observation de la Terre nous permet d'obtenir des informations précises sur de vastes zones. Une analyse multitemporelle de telles images est nécessaire pour comprendre l'évolution de ces zones. Dans cette thèse, les réseaux de neurones convolutifs sont utilisés pour détecter et comprendre les changements en utilisant des images de télédétection provenant de diverses sources de manière supervisée et faiblement supervisée. Des architectures siamoises sont utilisées pour comparer des paires d'images recalées et identifier les pixels correspondant à des changements. La méthode proposée est ensuite étendue à une architecture de réseau multitâche qui est utilisée pour détecter les changements et effectuer une cartographie automatique simultanément, ce qui permet une compréhension sémantique des changements détectés. Ensuite, un filtrage de classification et un nouvel algorithme de diffusion anisotrope guidée sont utilisés pour réduire l'effet du bruit d'annotation, un défaut récurrent pour les ensembles de données à grande échelle générés automatiquement. Un apprentissage faiblement supervisé est également réalisé pour effectuer une détection de changement au niveau des pixels en utilisant uniquement une supervision au niveau de l'image grâce à l'utilisation de cartes d'activation de classe et d'une nouvelle couche d'attention spatiale. Enfin, une méthode d'adaptation de domaine fondée sur un entraînement adverse est proposée. Cette méthode permet de projeter des images de différents domaines dans un espace latent commun où une tâche donnée peut être effectuée. Cette méthode est testée non seulement pour l'adaptation de domaine pour la détection de changement, mais aussi pour la classification d'images et la segmentation sémantique, ce qui prouve sa polyvalence The analysis of satellite and aerial Earth observation images allows us to obtain precise information over large areas. A multitemporal analysis of such images is necessary to understand the evolution of such areas. In this thesis, convolutional neural networks are used to detect and understand changes using remote sensing images from various sources in supervised and weakly supervised settings. Siamese architectures are used to compare coregistered image pairs and to identify changed pixels. The proposed method is then extended into a multitask network architecture that is used to detect changes and perform land cover mapping simultaneously, which permits a semantic understanding of the detected changes. Then, classification filtering and a novel guided anisotropic diffusion algorithm are used to reduce the effect of biased label noise, which is a concern for automatically generated large-scale datasets. Weakly supervised learning is also achieved to perform pixel-level change detection using only image-level supervision through the usage of class activation maps and a novel spatial attention layer. Finally, a domain adaptation method based on adversarial training is proposed, which succeeds in projecting images from different domains into a common latent space where a given task can be performed. This method is tested not only for domain adaptation for change detection, but also for image classification and semantic segmentation, which proves its versatility

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Barhoumi, Amira. "Une approche neuronale pour l’analyse d’opinions en arabe." Thesis, Le Mans, 2020. http://www.theses.fr/2020LEMA1022.

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Cette thèse s’inscrit dans le cadre de l’analyse d’opinions en arabe. Son objectif consiste à déterminer la polarité globale d’un énoncé textuel donné écrit en Arabe standard moderne (ASM) ou dialectes arabes. Cette thématique est un domaine de recherche en plein essor et a fait l’objet de nombreuses études avec une majorité de travaux actuels traitant des langues indo-européennes, en particulier la langue anglaise. Une des difficultés à laquelle se confronte cette thèse est le traitement de la langue arabe qui est une langue morphologiquement riche avec une grande variabilité des formes de surface observables dans les données d’apprentissage. Nous souhaitons pallier ce problème en produisant, de manière totalement automatique et contrôlée, de nouvelles représentations vectorielles continues (en anglais embeddings) spécifiques à la langue arabe. Notre étude se concentre sur l’utilisation d’une approche neuronale pour améliorer la détection de polarité, en exploitant la puissance des embeddings. En effet, ceux-ci se sont révélés un atout fondamental dans différentes tâches de traitement automatique des langues naturelles (TALN). Notre contribution dans le cadre de cette thèse porte plusieurs axes. Nous commençons, d’abord, par une étude préliminaire des différentes ressources d’embeddings de mots pré-entraînés existants en langue arabe. Ces embeddings considèrent les mots comme étant des unités séparées par des espaces afin de capturer, dans l'espace de projection, des similarités sémantiques et syntaxiques. Ensuite, nous nous focalisons sur les spécificités de la langue arabe en proposant des embeddings spécifiques pour cette langue. Les phénomènes comme l’agglutination et la richesse morphologique de l’arabe sont alors pris en compte. Ces embeddings spécifiques ont été utilisés, seuls et combinés, comme entrée à deux réseaux neuronaux (l’un convolutif et l’autre récurrent) apportant une amélioration des performances dans la détection de polarité sur un corpus de revues. Nous proposons une analyse poussée des embeddings proposées. Dans une évaluation intrinsèque, nous proposons un nouveau protocole introduisant la notion de la stabilité de polarités (sentiment stability) dans l’espace d'embeddings. Puis, nous proposons une analyse qualitative extrinsèque de nos embeddings en utilisant des méthodes de projection et de visualisation My thesis is part of Arabic sentiment analysis. Its aim is to determine the global polarity of a given textual statement written in MSA or dialectal arabic. This research area has been subject of numerous studies dealing with Indo-European languages, in particular English. One of difficulties confronting this thesis is the processing of Arabic. In fact, Arabic is a morphologically rich language which implies a greater sparsity : we want to overcome this problem by producing, in a completely automatic way, new arabic specific embeddings. Our study focuses on the use of a neural approach to improve polarity detection, using embeddings. These embeddings have revealed fundamental in various natural languages processing tasks (NLP). Our contribution in this thesis concerns several axis. First, we begin with a preliminary study of the various existing pre-trained word embeddings resources in arabic. These embeddings consider words as space separated units in order to capture semantic and syntactic similarities in the embedding space. Second, we focus on the specifity of Arabic language. We propose arabic specific embeddings that take into account agglutination and morphological richness of Arabic. These specific embeddings have been used, alone and in combined way, as input to neural networks providing an improvement in terms of classification performance. Finally, we evaluate embeddings with intrinsic and extrinsic methods specific to sentiment analysis task. For intrinsic embeddings evaluation, we propose a new protocol introducing the notion of sentiment stability in the embeddings space. We propose also a qualitaive extrinsic analysis of our embeddings by using visualisation methods

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Minvielle, Ludovic. "Classification d'événements à partir de capteurs sols - Application au suivi de personnes fragiles." Thesis, université Paris-Saclay, 2020. http://www.theses.fr/2020UPASN023.

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Cette thèse porte sur la détection d'événements dans des signaux issus de capteurs sols pour le suivi des personnes âgées. Au vu des questions pratiques, il semble en effet que les capteurs de pression situés au sol soient de bons candidats pour les activités de suivi, notamment la détection de chute. Les signaux à traiter étant complexes, il convient d’utiliser des modèles sophistiqués. Ainsi, afin de concevoir un détecteur de chutes, nous proposons une approche basée sur les forêts aléatoires, tout en répondant aux contraintes matérielles à l’aide d’une procédure de sélection des variables. Les performances sont améliorées à l’aide d’une méthode d’augmentation des données ainsi qu’à l'agrégation temporelle des réponses du modèle. Nous abordons ensuite la question de la confrontation de notre modèle au monde réel, avec des méthodes d'apprentissage par transfert qui agissent sur le modèle de base des forêts aléatoires, c'est-à-dire les arbres de décision. Ces méthodes sont des adaptations de travaux antérieurs aux nôtres et sont conçues pour aborder le problème de déséquilibre des classes, la chute étant un événement rare. Nous les testons sur plusieurs ensembles de données, montrant ainsi des résultats encourageants pour la suite, et une implémentation Python est mise à disposition. Enfin, motivés par la question du suivi des personnes âgées tout en traitant un signal unidimensionnel pour une grande zone, nous proposons de distinguer les personnes âgées des individus plus jeunes grâce à un modèle de réseau de neurones convolutifs et un apprentissage de dictionnaire. Les signaux à traiter étant principalement constitués de marches, la première brique du modèle est entraînée pour se focaliser sur les pas dans les signaux, et la seconde partie du modèle est entraînée séparément sur la tâche finale. Cette nouvelle approche de la classification de la marche permet de reconnaître avec efficacité les signaux issus de personnes âgées This thesis addresses the subject of event detection in temporal signals for elderly monitoring by the use of a floor pressure sensor. We first show that most proposed systems do not meet main practical issues and that floor systems constitute promising candidates for monitoring tasks. Since complex signals require sophisticated models, we propose a random-forest-based approach that detects falls with state-of-the-art accuracy and meets hardware constraints with a feature selection procedure. The model performance is improved with data augmentation and time aggregation of the random forest outputs. Then, we address the issue of confronting our model to the real world with transfer learning methods that act on the core model of random forests, i.e. decision trees. These methods are adaptations of seminal work and are designed to tackle the class imbalance problem as falls are rare events. Methods are tested on several data sets, showing interesting potential continuation, and a Python implementation is made available. Finally, motivated by the issue of elderly monitoring while dealing with one-dimensional signals for a large areas, we propose to distinguish elderly persons from younger individuals with a model based on convolutional neural network and convolutional dictionary learning. Since signals are mainly made of walks, the first part of the model is trained to recognize steps, and the last part of the model is trained with all previous layers frozen. This novel approach to gait classification allows to isolate elderly-generated signals with very high accuracy

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Pham, Huy-Hieu. "Architectures d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'actions humaines dans des séquences vidéo RGB-D monoculaires : application à la surveillance dans les transports publics." Thesis, Toulouse 3, 2019. http://www.theses.fr/2019TOU30145.

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Cette thèse porte sur la reconnaissance d'actions humaines dans des séquences vidéo RGB-D monoculaires. La question principale est, à partir d'une vidéo ou d'une séquence d'images donnée, de savoir comment reconnaître des actions particulières qui se produisent. Cette tâche est importante et est un défi majeur à cause d'un certain nombre de verrous scientifiques induits par la variabilité des conditions d'acquisition, comme l'éclairage, la position, l'orientation et le champ de vue de la caméra, ainsi que par la variabilité de la réalisation des actions, notamment de leur vitesse d'exécution. Pour surmonter certaines de ces difficultés, dans un premier temps, nous examinons et évaluons les techniques les plus récentes pour la reconnaissance d'actions dans des vidéos. Nous proposons ensuite une nouvelle approche basée sur des réseaux de neurones profonds pour la reconnaissance d'actions humaines à partir de séquences de squelettes 3D. Deux questions clés ont été traitées. Tout d'abord, comment représenter la dynamique spatio-temporelle d'une séquence de squelettes pour exploiter efficacement la capacité d'apprentissage des représentations de haut niveau des réseaux de neurones convolutifs (CNNs ou ConvNets). Ensuite, comment concevoir une architecture de CNN capable d'apprendre des caractéristiques spatio-temporelles discriminantes à partir de la représentation proposée dans un objectif de classification. Pour cela, nous introduisons deux nouvelles représentations du mouvement 3D basées sur des squelettes, appelées SPMF (Skeleton Posture-Motion Feature) et Enhanced-SPMF, qui encodent les postures et les mouvements humains extraits des séquences de squelettes sous la forme d'images couleur RGB. Pour les tâches d'apprentissage et de classification, nous proposons différentes architectures de CNNs, qui sont basées sur les modèles Residual Network (ResNet), Inception-ResNet-v2, Densely Connected Convolutional Network (DenseNet) et Efficient Neural Architecture Search (ENAS), pour extraire des caractéristiques robustes de la représentation sous forme d'image que nous proposons et pour les classer. Les résultats expérimentaux sur des bases de données publiques (MSR Action3D, Kinect Activity Recognition Dataset, SBU Kinect Interaction, et NTU-RGB+D) montrent que notre approche surpasse les méthodes de l'état de l'art. Nous proposons également une nouvelle technique pour l'estimation de postures humaines à partir d'une vidéo RGB. Pour cela, le modèle d'apprentissage profond appelé OpenPose est utilisé pour détecter les personnes et extraire leur posture en 2D. Un réseau de neurones profond est ensuite proposé pour apprendre la transformation permettant de reconstruire ces postures en trois dimensions. Les résultats expérimentaux sur la base de données Human3.6M montrent l'efficacité de la méthode proposée. Ces résultats ouvrent des perspectives pour une approche de la reconnaissance d'actions humaines à partir des séquences de squelettes 3D sans utiliser des capteurs de profondeur comme la Kinect. Nous avons également constitué la base CEMEST, une nouvelle base de données RGB-D illustrant des comportements de passagers dans les transports publics. Elle contient 203 vidéos de surveillance collectées dans une station du métro incluant des événements "normaux" et "anormaux". Nous avons obtenu des résultats prometteurs sur cette base en utilisant des techniques d'augmentation de données et de transfert d'apprentissage. Notre approche permet de concevoir des applications basées sur des techniques de l'apprentissage profond pour renforcer la qualité des services de transport en commun This thesis is dealing with automatic recognition of human actions from monocular RGB-D video sequences. Our main goal is to recognize which human actions occur in unknown videos. This problem is a challenging task due to a number of obstacles caused by the variability of the acquisition conditions, including the lighting, the position, the orientation and the field of view of the camera, as well as the variability of actions which can be performed differently, notably in terms of speed. To tackle these problems, we first review and evaluate the most prominent state-of-the-art techniques to identify the current state of human action recognition in videos. We then propose a new approach for skeleton-based action recognition using Deep Neural Networks (DNNs). Two key questions have been addressed. First, how to efficiently represent the spatio-temporal patterns of skeletal data for fully exploiting the capacity in learning high-level representations of Deep Convolutional Neural Networks (D-CNNs). Second, how to design a powerful D-CNN architecture that is able to learn discriminative features from the proposed representation for classification task. As a result, we introduce two new 3D motion representations called SPMF (Skeleton Posture-Motion Feature) and Enhanced-SPMF that encode skeleton poses and their motions into color images. For learning and classification tasks, we design and train different D-CNN architectures based on the Residual Network (ResNet), Inception-ResNet-v2, Densely Connected Convolutional Network (DenseNet) and Efficient Neural Architecture Search (ENAS) to extract robust features from color-coded images and classify them. Experimental results on various public and challenging human action recognition datasets (MSR Action3D, Kinect Activity Recognition Dataset, SBU Kinect Interaction, and NTU-RGB+D) show that the proposed approach outperforms current state-of-the-art. We also conducted research on the problem of 3D human pose estimation from monocular RGB video sequences and exploited the estimated 3D poses for recognition task. Specifically, a deep learning-based model called OpenPose is deployed to detect 2D human poses. A DNN is then proposed and trained for learning a 2D-to-3D mapping in order to map the detected 2D keypoints into 3D poses. Our experiments on the Human3.6M dataset verified the effectiveness of the proposed method. These obtained results allow opening a new research direction for human action recognition from 3D skeletal data, when the depth cameras are failing. In addition, we collect and introduce in this thesis, CEMEST database, a new RGB-D dataset depicting passengers' behaviors in public transport. It consists of 203 untrimmed real-world surveillance videos of realistic "normal" and "abnormal" events. We achieve promising results on CEMEST with the support of data augmentation and transfer learning techniques. This enables the construction of real-world applications based on deep learning for enhancing public transportation management services

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Botella, Christophe. "Méthodes statistiques pour la modélisation de la distribution spatiale des espèces végétales à partir de grandes masses d’observations incertaines issues de programmes de sciences citoyennes." Thesis, Montpellier, 2019. http://www.theses.fr/2019MONTS135.

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L'expertise botanique humaine devient trop rare pour fournir les données de terrain nécessaires à la surveillance de la biodiversité végétale. L'utilisation d'observations botaniques géolocalisées des grands projets de sciences citoyennes, comme Pl@ntNet, ouvre des portes intéressantes pour le suivi temporel de la distribution des espèces de plantes. Pl@ntNet fourni des observations de flore identifiées automatiquement, un score de confiance, et peuvent être ainsi utilisées pour les modèles de distribution des espèces (SDM). Elles devraient permettre de surveiller les plantes envahissantes ou rares, ainsi que les effets des changements globaux sur les espèces, si nous parvenons à (i) prendre en compte de l'incertitude d'identification, (ii) correction les biais d'échantillonnage spatiaux, et (iii) prédire précisément les espèces à un grain spatial fin.Nous nous demandons d'abord si nous pouvons estimer des distributions réalistes d'espèces végétales envahissantes sur des occurrences automatiquement identifiées de Pl@ntNet, et quel est l'effet du filtrage avec un seuil de score de confiance. Le filtrage améliore les prédictions lorsque le niveau de confiance augmente jusqu'à ce que la taille de l'échantillon soit limitante. Les distributions prédites sont généralement cohérentes avec les données d'expertes, mais indiquent aussi des zones urbaines d'abondance dues à la culture ornementale et des nouvelles zones de présence.Ensuite, nous avons étudié la correction du biais d'échantillonnage spatial dans les SDM basés sur des présences seules. Nous avons d'abord analysé mathématiquement le biais lorsque les occurrences d'un groupe cible d'espèces (Target Group Background, TGB) sont utilisées comme points de fond, et comparé ce biais avec celui d'une sélection spatialement uniforme de points de base. Nous montrons alors que le biais de TGB est dû à la variation de l'abondance cumulée des espèces du groupe cible dans l'espace environnemental, qu'il est difficile de contrôler. Nous pouvons alternativement modéliser conjointement l'effort global d'observation avec les abondances de plusieurs espèces. Nous modélisons l'effort d'observation comme une fonction spatiale étagée définie sur un maillage de cellules géographiques. L'ajout d'espèces massivement observées au modèle réduit alors la variance d'estimation de l'effort d'observation et donc des modèles des autres espèces. Enfin, nous proposons un nouveau type de SDM basé sur des réseaux neuronaux convolutifs utilisant des images environnementales comme variables d'entrée. Ces modèles peuvent capturer des motifs spatiaux complexes de plusieurs variables environnementales. Nous proposons de partager l'architecture du réseau neuronal entre plusieurs espèces afin d'extraire des prédicteurs communs de haut niveau et de régulariser le modèle. Nos résultats montrent que ce modèle surpasse les SDM existants, et que la performance est améliorée en prédisant simultanément de nombreuses espèces, et sont confirmés par des campagnes d'évaluation coopérative de SDM menées sur des jeux de données indépendants. Cela supporte l'hypothèse selon laquelle il existe des modèles environnementaux communs décrivant la répartition de nombreuses espèces. Nos résultats supportent l'utilisation des occurrences Pl@ntnet pour la surveillance des invasions végétales. La modélisation conjointe de multiples espèces et de l'effort d'observation est une stratégie prometteuse qui transforme le problème des biais en un problème de variance d'estimation plus facile à contrôler. Cependant, l'effet de certains facteurs, comme le niveau d'anthropisation, sur l'abondance des espèces est difficile à séparer de celui sur l'effort d'observation avec les données d'occurrence. Ceci peut être résolu par une collecte complémentaire protocollée de données. Les méthodes d'apprentissage profond mises au point montrent de bonnes performances et pourraient être utilisées pour déployer des services de prédiction spatiale des espèces Human botanical expertise is becoming too scarce to provide the field data needed to monitor plant biodiversity. The use of geolocated botanical observations from major citizen science projects, such as Pl@ntNet, opens interesting paths for a temporal monitoring of plant species distribution. Pl@ntNet provides automatically identified flora observations, a confidence score, and can thus be used for species distribution models (SDM). They enable to monitor the distribution of invasive or rare plants, as well as the effects of global changes on species, if we can (i) take into account identification uncertainty, (ii) correct for spatial sampling bias, and (iii) predict species abundances accurately at a fine spatial grain.First, we ask ourselves if we can estimate realistic distributions of invasive plant species on automatically identified occurrences of Pl@ntNet, and what is the effect of filtering with a confidence score threshold. Filtering improves predictions when the confidence level increases until the sample size is limiting. The predicted distributions are generally consistent with expert data, but also indicate urban areas of abundance due to ornamental cultivation and new areas of presence.Next, we studied the correction of spatial sampling bias in SDMs based on presences only. We first mathematically analyzed the bias when the occurrences of a target group of species (Target Group Background, TGB) are used as background points, and compared this bias with that of a spatially uniform selection of base points. We then show that the bias of TGB is due to the variation in the cumulative abundance of target group species in the environmental space, which is difficult to control. We can alternatively jointly model the global observation effort with the abundances of several species. We model the observation effort as a step spatial function defined on a mesh of geographical cells. The addition of massively observed species to the model then reduces the variance in the estimation of the observation effort and thus on the models of the other species.Finally, we propose a new type of SDM based on convolutional neural networks using environmental images as input variables. These models can capture complex spatial patterns of several environmental variables. We propose to share the architecture of the neural network between several species in order to extract common high-level predictors and regularize the model. Our results show that this model outperforms existing SDMs, that performance is improved by simultaneously predicting many species, and this is confirmed by two cooperative SDM evaluation campaigns conducted on independent data sets. This supports the hypothesis that there are common environmental models describing the distribution of many species.Our results support the use of Pl@ntnet occurrences for monitoring plant invasions. Joint modelling of multiple species and observation effort is a promising strategy that transforms the bias problem into a more controllable estimation variance problem. However, the effect of certain factors, such as the level of anthropization, on species abundance is difficult to separate from the effect on observation effort with occurrence data. This can be solved by additional protocolled data collection. The deep learning methods developed show good performance and could be used to deploy spatial species prediction services

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Boukhtache, Seyfeddine. "Système de traitement d’images temps réel dédié à la mesure de champs denses de déplacements et de déformations." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2020. http://www.theses.fr/2020CLFAC054.

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Cette thèse s’inscrit dans un cadre pluridisciplinaire. Elle traite de la problématique du temps réel et de celle des performances métrologiques en traitement d’images numériques. Elle s'intéresse plus particulièrement à la photomécanique. Il s'agit d'une discipline récente visant à développer et à utiliser au mieux des systèmes de mesure de champs entiers de petits déplacements et de petites déformations en surface de solides soumis à des sollicitations thermomécaniques. La technique utilisée dans cette thèse est la corrélation des images numériques (CIN), qui se trouve être l'une des plus employées dans cette communauté. Elle représente cependant des limitations à savoir un temps de calcul prohibitif et des performances métrologiques améliorables afin d'atteindre celles des capteurs ponctuels classiques comme les jauges de déformation.Ce travail s'appuie sur deux axes d'étude pour relever ce défi. Le premier repose sur l'optimisation de l'interpolation d'images qui est le traitement le plus coûteux dans la CIN. Une accélération est proposée en utilisant une implémentation matérielle parallélisée sur FPGA, tout en tenant compte de la consommation des ressources matérielles et de la précision. La principale conclusion est qu'un seul FPGA (dans les limites technologiques actuelles) ne suffit pas à implémenter l'intégralité de l'algorithme CIN. Un second axe d'étude a donc été proposé. Il vise à développer et à utiliser des réseaux de neurones convolutifs pour tenter d'atteindre à la fois des performances métrologiques meilleures que la CIN et un traitement en temps réel. Cette deuxième étude a montré l'efficacité d'un tel outil pour la mesure des champs de déplacements et de déformations. Elle ouvre de nouvelles perspectives en termes de performances métrologiques et de rapidité des systèmes de mesure de champs This PhD thesis has been carried out in a multidisciplinary context. It deals with the challenge of real-time and metrological performance in digital image processing. This is particularly interesting in photomechanics. This is a recent field of activity, which consists in developing and using systems for measuring whole fields of small displacements and small deformations of solids subjected to thermomechanical loading. The technique targeted in this PhD thesis is Digital Images Correlation (DIC), which is the most popular measuring technique in this community. However, it has some limitations, the main one being the computing resources and the metrological performance, which should be improved to reach that of classic pointwise measuring sensors such as strain gauges.In order to address this challenge, this work relies on two main studies. The first one consists in optimizing the interpolation process because this is the most expensive treatment in DIC. Acceleration is proposed by using a parallel hardware implementation on FPGA, and by taking into consideration the consumption of hardware resources as well as accuracy. The main conclusion of this study is that a single FPGA (current technology) is not sufficient to implement the entire DIC algorithm. Thus, a second study has been proposed. It is based on the use of convolutional neural networks (CNNs) in an attempt to achieve both better metrological performance than CIN and real-time processing. This second study shows the relevance of using CNNs for measuring displacement and deformation fields. It opens new perspectives in terms of metrological performance and speed of full-field measuring systems

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Singh, Praveer. "Processing high-resolution images through deep learning techniques." Thesis, Paris Est, 2018. http://www.theses.fr/2018PESC1172.

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Dans cette thèse, nous discutons de quatre scénarios d’application différents qui peuvent être largement regroupés dans le cadre plus large de l’analyse et du traitement d’images à haute résolution à l’aide de techniques d’apprentissage approfondi. Les trois premiers chapitres portent sur le traitement des images de télédétection (RS) captées soit par avion, soit par satellite à des centaines de kilomètres de la Terre. Nous commençons par aborder un problème difficile lié à l’amélioration de la classification des scènes aériennes complexes par le biais d’un paradigme d’apprentissage profondément faiblement supervisé. Nous montrons comment en n’utilisant que les étiquettes de niveau d’image, nous pouvons localiser efficacement les régions les plus distinctives dans les scènes complexes et éliminer ainsi les ambiguïtés qui mènent à une meilleure performance de classification dans les scènes aériennes très complexes. Dans le deuxième chapitre, nous traiterons de l’affinement des étiquettes de segmentation des empreintes de pas des bâtiments dans les images aériennes. Pour ce faire, nous détectons d’abord les erreurs dans les masques de segmentation initiaux et corrigeons uniquement les pixels de segmentation où nous trouvons une forte probabilité d’erreurs. Les deux prochains chapitres de la thèse portent sur l’application des Réseaux Adversariatifs Génératifs. Dans le premier, nous construisons un modèle GAN nuageux efficace pour éliminer les couches minces de nuages dans l’imagerie Sentinel-2 en adoptant une perte de consistance cyclique. Ceci utilise une fonction de perte antagoniste pour mapper des images nuageuses avec des images non nuageuses d’une manière totalement non supervisée, où la perte cyclique aide à contraindre le réseau à produire une image sans nuage correspondant a` l’image nuageuse d’entrée et non à aucune image aléatoire dans le domaine cible. Enfin, le dernier chapitre traite d’un ensemble différent d’images `à haute résolution, ne provenant pas du domaine RS mais plutôt de l’application d’imagerie à gamme dynamique élevée (HDRI). Ce sont des images 32 bits qui capturent toute l’étendue de la luminance présente dans la scène. Notre objectif est de les quantifier en images LDR (Low Dynamic Range) de 8 bits afin qu’elles puissent être projetées efficacement sur nos écrans d’affichage normaux tout en conservant un contraste global et une qualité de perception similaires à ceux des images HDR. Nous adoptons un modèle GAN multi-échelle qui met l’accent à la fois sur les informations plus grossières et plus fines nécessaires aux images à haute résolution. Les sorties finales cartographiées par ton ont une haute qualité subjective sans artefacts perçus In this thesis, we discuss four different application scenarios that can be broadly grouped under the larger umbrella of Analyzing and Processing high-resolution images using deep learning techniques. The first three chapters encompass processing remote-sensing (RS) images which are captured either from airplanes or satellites from hundreds of kilometers away from the Earth. We start by addressing a challenging problem related to improving the classification of complex aerial scenes through a deep weakly supervised learning paradigm. We showcase as to how by only using the image level labels we can effectively localize the most distinctive regions in complex scenes and thus remove ambiguities leading to enhanced classification performance in highly complex aerial scenes. In the second chapter, we deal with refining segmentation labels of Building footprints in aerial images. This we effectively perform by first detecting errors in the initial segmentation masks and correcting only those segmentation pixels where we find a high probability of errors. The next two chapters of the thesis are related to the application of Generative Adversarial Networks. In the first one, we build an effective Cloud-GAN model to remove thin films of clouds in Sentinel-2 imagery by adopting a cyclic consistency loss. This utilizes an adversarial lossfunction to map cloudy-images to non-cloudy images in a fully unsupervised fashion, where the cyclic-loss helps in constraining the network to output a cloud-free image corresponding to the input cloudy image and not any random image in the target domain. Finally, the last chapter addresses a different set of high-resolution images, not coming from the RS domain but instead from High Dynamic Range Imaging (HDRI) application. These are 32-bit imageswhich capture the full extent of luminance present in the scene. Our goal is to quantize them to 8-bit Low Dynamic Range (LDR) images so that they can be projected effectively on our normal display screens while keeping the overall contrast and perception quality similar to that found in HDR images. We adopt a Multi-scale GAN model that focuses on both coarser as well as finer-level information necessary for high-resolution images. The final tone-mapped outputs have a high subjective quality without any perceived artifacts

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Diallo, Boubacar. "Mesure de l'intégrité d'une image : des modèles physiques aux modèles d'apprentissage profond." Thesis, Poitiers, 2020. http://www.theses.fr/2020POIT2293.

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Les images numériques sont devenues un outil de communication visuel puissant et efficace pour transmettre des messages, diffuser des idées et prouver des faits. L’apparition du smartphone avec une grande diversité de marques et de modèles facilite la création de nouveaux contenus visuels et leur diffusion dans les réseaux sociaux et les plateformes de partage d’images. Liés à ce phénomène de création et publication d'images et aidés par la disponibilité et la facilité d’utilisation des logiciels de manipulation d’images, de nombreux problèmes sont apparus allant de la diffusion de contenu illégal à la violation du droit d’auteur. La fiabilité des images numériques est remise en cause que ce soit pour de simples utilisateurs ou pour des professionnels experts tels que les tribunaux et les enquêteurs de police. Le phénomène des « fake news » est un exemple bien connu et répandu d’utilisation malveillante d’images numériques sur les réseaux.De nombreux chercheurs du domaine de la cybersécurité des images ont relevé les défis scientifiques liés aux manipulations des images. De nombreuses méthodes aux performances intéressantes ont été développées basées sur le traitement automatique des images et plus récemment l'adoption de l'apprentissage profond. Malgré la diversité des techniques proposées, certaines ne fonctionnent que pour certaines conditions spécifiques et restent vulnérables à des attaques malveillantes relativement simples. En effet, les images collectées sur Internet imposent de nombreuses contraintes aux algorithmes remettant en question de nombreuses techniques de vérification d’intégrité existantes. Il existe deux particularités principales à prendre en compte pour la détection d'une falsification : l’une est le manque d'informations sur l'acquisition de l'image d'origine, l'autre est la forte probabilité de transformations automatiques liées au partage de l'image telles que la compression avec pertes ou le redimensionnement.Dans cette thèse, nous sommes confrontés à plusieurs de ces défis liés à la cybersécurité des images notamment l’identification de modèles de caméra et la détection de falsification d’images. Après avoir passé en revue l'état de l'art du domaine, nous proposons une première méthode basée sur les données pour l’identification de modèles de caméra. Nous utilisons les techniques d’apprentissage profond basées sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et développons une stratégie d’apprentissage prenant en compte la qualité des données d’entrée par rapport à la transformation appliquée. Une famille de réseaux CNN a été conçue pour apprendre les caractéristiques du modèle de caméra directement à partir d’une collection d’images subissant les mêmes transformations que celles couramment utilisées sur Internet. Notre intérêt s'est porté sur la compression avec pertes pour nos expérimentations, car c’est le type de post-traitement le plus utilisé sur Internet. L’approche proposée fournit donc une solution robuste face à la compression pour l’identification de modèles de caméra. Les performances obtenues par notre approche de détection de modèles de caméra sont également utilisées et adaptées pour la détection et la localisation de falsification d’images. Les performances obtenues soulignent la robustesse de nos propositions pour la classification de modèles de caméra et la détection de falsification d'images Digital images have become a powerful and effective visual communication tool for delivering messages, diffusing ideas, and proving facts. The smartphone emergence with a wide variety of brands and models facilitates the creation of new visual content and its dissemination in social networks and image sharing platforms. Related to this phenomenon and helped by the availability and ease of use of image manipulation softwares, many issues have arisen ranging from the distribution of illegal content to copyright infringement. The reliability of digital images is questioned for common or expert users such as court or police investigators. A well known phenomenon and widespread examples are the "fake news" which oftenly include malicious use of digital images.Many researchers in the field of image forensic have taken up the scientific challenges associated with image manipulation. Many methods with interesting performances have been developed based on automatic image processing and more recently the adoption of deep learning. Despite the variety of techniques offered, performance are bound to specific conditions and remains vulnerable to relatively simple malicious attacks. Indeed, the images collected on the Internet impose many constraints on algorithms questioning many existing integrity verification techniques. There are two main peculiarities to be taken into account for the detection of a falsification: one is the lack of information on pristine image acquisition, the other is the high probability of automatic transformations linked to the image-sharing platforms such as lossy compression or resizing.In this thesis, we focus on several of these image forensic challenges including camera model identification and image tampering detection. After reviewing the state of the art in the field, we propose a first data-driven method for identifying camera models. We use deep learning techniques based on convolutional neural networks (CNNs) and develop a learning strategy considering the quality of the input data versus the applied transformation. A family of CNN networks has been designed to learn the characteristics of the camera model directly from a collection of images undergoing the same transformations as those commonly used on the Internet. Our interest focused on lossy compression for our experiments, because it is the most used type of post-processing on the Internet. The proposed approach, therefore, provides a robust solution to compression for camera model identification. The performance achieved by our camera model detection approach is also used and adapted for image tampering detection and localization. The performances obtained underline the robustness of our proposals for camera model identification and image forgery detection

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Seznec, Mickaël. "From the algorithm to the targets, optimization flow for high performance computing on embedded GPUs." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2021. http://www.theses.fr/2021UPASG074.

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Les algorithmes de traitement numérique actuels nécessitent une puissance de calcul accrue pour obtenir des résultats plus précis et traiter des données plus volumineuses. Dans le même temps, les architectures matérielles se spécialisent, avec des accélérateurs très efficaces pour des tâches spécifiques. Dans ce contexte, le chemin du déploiement de l'algorithme à l'implémentation est de plus en plus complexe. Il est donc crucial de déterminer comment les algorithmes peuvent être modifiés pour tirer parti des capacités du matériel. Dans notre étude, nous nous sommes intéressé aux unités graphiques (GPU), un type de processeur massivement parallèle. Notre travail a consisté à l'adaptation entre l'algorithme et le matériel d'exécution. À l'échelle d'un opérateur mathématique, nous avons modifié un algorithme de convolution d'images pour utiliser les tensor cores et montré qu'on peut en doubler les performances pour de grands noyaux de convolution. Au niveau méthode, nous avons évalué des solveurs de systèmes linéaires pour l'estimation de flux optique afin de trouver le plus adéquat sur GPU. Grâce à ce choix et après de nouvelles optimisations spécifiques, comme la fusion d'itérations ou la réutilisation de zones mémoire, la méthode est deux fois plus rapide que l'implémentation initiale, fonctionnant à 60 images par seconde sur plateforme embarquée (30W). Enfin, nous avons également montré l'intérêt, dans le cadre des réseaux de neurones profonds, de cette méthode de conception d'algorithmes adaptée au matériel. Avec pour exemple l'hybridation entre un réseau conçu pour le flux optique avec une autre architecture préentrainée et conçue pour être efficace sur des cibles à faible puissance de calcul Current digital processing algorithms require more computing power to achieve more accurate results and process larger data. In the meantime, hardware architectures are becoming more specialized, with highly efficient accelerators designed for specific tasks. In this context, the path of deployment from the algorithm to the implementation becomes increasingly complex. It is, therefore, crucial to determine how algorithms can be modified to take advantage of new hardware capabilities. Our study focused on graphics processing units (GPUs), a massively parallel processor. Our algorithmic work was done in the context of radio-astronomy or optical flow estimation and consisted of finding the best adaptation of the software to the hardware. At the level of a mathematical operator, we modified the traditional image convolution algorithm to use the matrix units and showed that its performance doubles for large convolution kernels. At a broader method level, we evaluated linear solvers for the combined local-global optical flow to find the most suitable one on GPU. With additional optimizations, such as iteration fusion or memory buffer re-utilization, the method is twice as fast as the initial implementation, running at 60 frames per second on an embedded platform (30 W). Finally, we also pointed out the interest of this hardware-aware algorithm design method in the context of deep neural networks. For that, we showed the hybridization of a convolutional neural network for optical flow estimation with a pre-trained image classification network, MobileNet, that was initially designed for efficient image classification on low-power platforms

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Chelali, Mohamed Tayeb. "Prise en compte de l'information spatiale et temporelle pour l'analyse de séquences d'images." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2021. http://www.theses.fr/2021UNIP5205.

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L'évolution de la technologie numérique a permis la multiplicité des capteurs d'images avec lesquels des masses de données visuelles sont quotidiennement produites. Dans certains contextes, ces données peuvent prendre la forme de séquences temporelles d'images 2D conduisant à des données 3D que nous noterons 2D+t. Ce type de données est fréquent dans plusieurs domaines tels que la télésurveillance ou la télédétection. De par leur dimension, l'analyse et l'interprétation de toute cette masse de données constitue un des défis importants en vision par ordinateur. Cette thèse s'inscrit dans le contexte de l'exploitation de ces données afin de pouvoir les classifier, en exploitant au maximum la richesse des informations spatiales et temporelles portées par ces données. Les travaux de recherche présentés dans ce manuscrit comprennent deux méthodes qui procèdent différemment mais dont le point commun repose sur un changement de représentation des données initiales. La première méthode se base sur l'extraction de caractéristiques expertes (hand-crafted) tandis que la deuxième concerne l'utilisation des méthodes d'apprentissage automatique, en particulier les réseaux de neurones convolutifs profonds. À travers ces deux méthodes, nous nous proposons d'étudier la stabilité temporelle des séquences temporelles d'images avec les caractéristiques expertes et étudier leurs variabilités spatiale et temporelle avec les réseaux de neurones convolutifs profonds. Les deux méthodes sont ensuite évaluées sur deux applications différentes. Une de ses applications concerne les séries temporelles d'images satellitaires et l'autre concerne les vidéos de caméra de surveillance. Les résultats expérimentaux illustrent l’intérêt des méthodes proposées The evolution of digital technology has allowed the multiplicity of image sensors, leading every day to the production of masses of visual data. In some contexts, these data can take the form of 2D images time series leading to 3D data that we note 2D+t. This type of data is frequent in several domains such as remote surveillance or remote sensing. Because of their dimensions, the analysis and interpretation of this mass of data is a major challenge in computer vision. This thesis is in the context of the exploitation of these data in order to classify them, by exploiting the maximum the wealth of spatial and temporal information carried by these data. The research works presented in this manuscript includes two methods that proceed differently but whose common point is based on a change of the representation of the initial data. The first method is based on the extraction of hand-crafted features while the second one is based on the use of machine learning methods, in particular deep convolutional neural networks. Through these two methods, we propose to study the temporal stability of image times series with hand-crafted features and to study their spatial and temporal variability with deep convolutional neural networks. The two methods are then evaluated on two different applications. One is related to satellite image time series and the other is related to surveillance camera videos. The experimental results illustrate the interest of the proposed methods

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Martineau, Maxime. "Deep learning onto graph space : application to image-based insect recognition." Thesis, Tours, 2019. http://www.theses.fr/2019TOUR4024.

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Le but de cette thèse est d'étudier la reconnaissance d'insectes comme un problème de reconnaissance des formes basé images. Bien que ce problème ait été étudié en profondeur au long des trois dernières décennies, un aspect reste selon nous toujours à expérimenter à ce jour : les approches profondes (deep learning). À cet effet, la première contribution de cette thèse consiste à déterminer la faisabilité de l'application des réseaux de neurones convolutifs profonds (CNN) au problème de reconnaissance d'images d'insectes. Les limitations majeures ont les suivantes: les images sont très rares et les cardinalités de classes sont hautement déséquilibrées. Pour atténuer ces limitations, le transfer learning et la pondération de la fonction de coûts ont été employés. Des méthodes basées graphes sont également proposées et testées. La première consiste en la conception d'un classificateur de graphes de type perceptron. Le second travail basé sur les graphes de cette thèse est la définition d'un opérateur de convolution pour construire un modèle de réseaux de neurones convolutifs s'appliquant sur les graphes (GCNN.) Le dernier chapitre de la thèse s'applique à utiliser les méthodes mentionnées précédemment à des problèmes de reconnaissance d'images d'insectes. Deux bases d'images sont ici proposées. Là première est constituée d'images prises en laboratoire sur arrière-plan constant. La seconde base est issue de la base ImageNet. Cette base est composée d'images prises en contexte naturel. Les CNN entrainés avec transfer learning sont les plus performants sur ces bases d'images The goal of this thesis is to investigate insect recognition as an image-based pattern recognition problem. Although this problem has been extensively studied along the previous three decades, an element is to the best of our knowledge still to be experimented as of 2017: deep approaches. Therefore, a contribution is about determining to what extent deep convolutional neural networks (CNNs) can be applied to image-based insect recognition. Graph-based representations and methods have also been tested. Two attempts are presented: The former consists in designing a graph-perceptron classifier and the latter graph-based work in this thesis is on defining convolution on graphs to build graph convolutional neural networks. The last chapter of the thesis deals with applying most of the aforementioned methods to insect image recognition problems. Two datasets are proposed. The first one consists of lab-based images with constant background. The second one is generated by taking a ImageNet subset. This set is composed of field-based images. CNNs with transfer learning are the most successful method applied on these datasets

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Njima, Wafa. "Méthodes de localisation de capteurs dans le contexte de l'Internet des Objets." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2019. http://www.theses.fr/2019CNAM1264.

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Grace à l'émergence croissante de l'Internet des Objets et à l'importance de l'information de position dans ce contexte, lalocalisation attire de plus en plus d'attention dans la communauté des chercheurs. La localisation en extérieur est assuréepar le GPS qui n'est pas adapté aux environnements intérieurs. Plusieurs techniques de localisation en intérieur existent,mais il n'existe pas encore un standard. L'objectif de cette thèse est d'améliorer les techniques de localisation existantestout en maintenant un niveau de localisation satisfaisant avec une faible complexité de calcul. Afin de surmonter lesinconvénients des techniques de localisation existantes, nous avons proposé des approches alternatives. Dans un contexte de communication distribuée, la trilatération a été combinée avec un processus d'optimisation qui vise à compléter la matrice de distances inter nœuds à partir des données partiellement connues en se basant sur des algorithmes d’optimisation avancés. Ainsi une solution de localisation pour une architecture distribuée a été proposée. Pour une architecture centralisée utilisant la technique du fingerprinting contenant les puissances reçues, plusieurs stratégies ont été étudiées. Une étude comparative entre les différentes métriques d'évaluation de similarité a été développée. Cette étude a été suivie par le développement d'un modèle linéaire entre le fingerprint de test et les fingerprints d'une base de données générant une relation mathématique qui relie les puissances du signal reçues par un objet à ses coordonnées. Cela aide à diminuer la complexité de calcul en ligne et ainsi mieux s'adapter à un système temps réel. Enfin, la relation entre les puissances reçues et les coordonnées a été confiée à un réseau de neurones convolutif (CNN) qui traite le problème de localisation comme un problème de classification d'images radio. Les performances de toutes les approches proposées ont été évaluées et discutées. Ces résultats montrent bien l'amélioration des performances des techniques basiques en termes de précision de localisation et de complexité With the growing emergence of the Internet of Things and the importance of position information in this context, localization is attracting more and more attention in the researchers' community. The outdoor location is provided by GPS which is not suitable for indoors environments. Several indoor localization techniques exist, but there is not yet a standard.Existing methods are mainly based on trilateration or fingerprinting. Trilateration is a geometric method that exploits thedistances between an object and reference points to locate it. This method only works when we have at least 3 access points detected and is strongly affected by multi paths. In order to overcome these disadvantages, the fingerprinting methodcompares the fingerprint associated to the object to be located to a fingerprints' database constructed on offline. The estimated position is a combination of the selected training positions. This method is of great interest. However, it requiressignificant computing and storage capabilities. The aim of this thesis is to improve the existing localization techniqueswhile maintaining a satisfying localization accuracy with low computational complexity. In order to overcome the disadvantages of these two classes of localization techniques, we propose alternative approaches. For trilateration, it hasbeen combined with an optimization process that aims at completing the inter-node distance matrix from partially knowndata. Advanced optimization algorithms have been used in developing the mathematical equation corresponding to eachone. Using this method, we came up with a localization solution for a distributed IoT architecture. As for fingerprinting, we have exploited it to develop localization systems for a centralized IoT architecture. A comparative study between different metrics of similarity evaluation is conducted. This study was followed by the development of a linear model generating a mathematical relation that links the powers of the signal received by an object to its coordinates. This helps to reduce the online complexity of and adapts our system to real time. This is also ensured by the development of a CNN model which deal with the localization problem as radio images classification problem. The performances of all proposed approaches are evaluated and discussed. These results show the improvement of the performances of basic techniques in terms of localization accuracy and complexity

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Aderghal, Karim. "Classification of multimodal MRI images using Deep Learning : Application to the diagnosis of Alzheimer’s disease." Thesis, Bordeaux, 2021. http://www.theses.fr/2021BORD0045.

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Dans cette thèse, nous nous intéressons à la classification automatique des images IRM cérébrales pour le diagnostic de la maladie d’Alzheimer (MA). Nous cherchons à construire des modèles intelligents qui fournissent au clinicien des décisions sur l’état de la maladie d’un patient à partir de caractéristiques visuelles extraites d’images IRM. L’objectif consiste à classifier les patients (sujets) en trois catégories principales : sujets sains (NC), sujets atteints de troubles cognitifs légers (MCI), et sujets atteints de la maladie d’Alzheimer (AD). Nous utilisons des méthodes d’apprentissage profond (Deep learning), plus précisément les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) basés sur des biomarqueurs visuels à partir d’images IRM multimodales (IRM structurelle et l’IRM de tenseur de diffusion - DTI), pour détecter les changements structurels dans le cerveau, en particulier dans la région hippocampique du cortex limbique. Nous proposons une approche appelée "2-D+e" appliquée sur notre ROI (Region-of-Interest): hippocampe. Cette approche permet d’extraire des coupes 2D à partir de trois plans (sagittale, coronale et axiale) de notre région en préservant les dépendances spatiales entre les coupes adjacentes selon chaque dimension. Nous présentons une étude complète de différentes méthodes artificielles d’augmentation de données, ainsi que différentes approches d’équilibrage de données pour analyser l’impact de ces conditions sur nos modèles pendant la phase d’entraînement. Ensuite, nous proposons nos méthodes pour combiner des informations provenant de différentes sources (projections/modalités) avec notamment deux stratégies de fusion (fusion précoce et fusion tardive). Enfin, nous présentons des schémas d’apprentissage par transfert en introduisant trois cadres : (i) un schéma inter-modale (IRM structurelle et DTI), (ii) un schéma inter-domaine qui implique des données externes (MNIST), (iii) et un schéma hybride avec ces deux méthodes (i) et (ii). Les méthodes que nous proposons conviennent à l’utilisation des réseaux (CNN) peu profonds pour les images IRM multimodales. Elles donnent des résultats encourageants même si le modèle est entraîné sur de petits ensembles de données, ce qui est souvent le cas en analyse d’images médicales In this thesis, we are interested in the automatic classification of brain MRI images to diagnose Alzheimer’s disease (AD). We aim to build intelligent models that provide decisions about a patient’s disease state to the clinician based on visual features extracted from MRI images. The goal is to classify patients (subjects) into three main categories: healthy subjects (NC), subjects with mild cognitive impairment (MCI), and subjects with Alzheimer’s disease (AD). We use deep learning methods, specifically convolutional neural networks (CNN) based on visual biomarkers from multimodal MRI images (structural MRI and DTI), to detect structural changes in the brain hippocampal region of the limbic cortex. We propose an approach called "2-D+e" applied to our ROI (Region-of-Interest): the hippocampus. This approach allows extracting 2D slices from three planes (sagittal, coronal, and axial) of our region by preserving the spatial dependencies between adjacent slices according to each dimension. We present a complete study of different artificial data augmentation methods and different data balancing approaches to analyze the impact of these conditions on our models during the training phase. We propose our methods for combining information from different sources (projections/modalities), including two fusion strategies (early fusion and late fusion). Finally, we present transfer learning schemes by introducing three frameworks: (i) a cross-modal scheme (using sMRI and DTI), (ii) a cross-domain scheme that involves external data (MNIST), and (iii) a hybrid scheme with these two methods (i) and (ii). Our proposed methods are suitable for using shallow CNNs for multimodal MRI images. They give encouraging results even if the model is trained on small datasets, which is often the case in medical image analysis

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Ben, Naceur Mostefa. "Deep Neural Networks for the segmentation and classification in Medical Imaging." Thesis, Paris Est, 2020. http://www.theses.fr/2020PESC2014.

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De nos jours, obtenir une segmentation efficace des tumeurs cérébrales de Glioblastome Multiforme (GBM) dans des images IRM multimodale le plus tôt possible, donne un diagnostic clinique, traitement et suivi précoce. La technique d'IRM est conçue spécifiquement pour fournir aux radiologues des outils puissants de visualisation pour analyser des images médicales, mais le challenge réside dans l'interprétation des images radiologiques avec les données cliniques et pathologiques et leurs causes dans les tumeurs GBM. C'est pourquoi la recherche quantitative en neuroimagerie nécessite souvent une segmentation anatomique du cerveau humain à partir d'images IRM afin d'aider la détection et la segmentation des tumeurs cérébrales. L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes automatiques de Deep learning pour la segmentation des tumeurs cérébrales à l'aide des images IRM.Tout d’abord, nous nous intéressons principalement à la segmentation des images IRM des patients atteints des tumeurs GBM en utilisant le Deep learning, en particulier, Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs). Nous proposons deux approches End-to-End DCNNs pour la segmentation automatique des tumeurs cérébrales. La première approche est basée sur la technique pixel-wise et la deuxième approche est basée sur la technique patch-wise. Ensuite, nous prouvons que la deuxième approche est plus efficace en termes de performance de segmentation et de temps de calcul. Nous proposons aussi un nouvel algorithme d'optimisation pour optimiser les hyperparamètres adaptés à la première approche. Deuxièmement, pour améliorer les performances de segmentation des approches proposées, nous proposons de nouveaux pipelines de segmentation des images IRM des patients, où ces pipelines sont basés sur des features extraites de DCNNs et de deux étapes de training. Nous abordons aussi les problèmes liés aux données déséquilibrées en plus les faux positifs et les faux négatifs pour augmenter la sensibilité de segmentation du modèle vers les régions tumorales et la spécificité vers les régions saines. Finalement, les performances et le temps de segmentation des approches et des pipelines proposés sont rapportés avec les méthodes de l'état de l'art sur une base de données accessible au public, annotées par des radiologues et approuvées par des neuroradiologues Nowadays, getting an efficient segmentation of Glioblastoma Multiforme (GBM) braintumors in multi-sequence MRI images as soon as possible, gives an early clinical diagnosis, treatment, and follow-up. The MRI technique is designed specifically to provide radiologists with powerful visualization tools to analyze medical images, but the challenge lies more in the information interpretation of radiological images with clinical and pathologies data and their causes in the GBM tumors. This is why quantitative research in neuroimaging often requires anatomical segmentation of the human brain from MRI images for the detection and segmentation of brain tumors. The objective of the thesis is to propose automatic Deep Learning methods for brain tumors segmentation using MRI images.First, we are mainly interested in the segmentation of patients’ MRI images with GBMbrain tumors using Deep Learning methods, in particular, Deep Convolutional NeuralNetworks (DCNN). We propose two end-to-end DCNN-based approaches for fully automaticbrain tumor segmentation. The first approach is based on the pixel-wise techniquewhile the second one is based on the patch-wise technique. Then, we prove that thelatter is more efficient in terms of segmentation performance and computational benefits. We also propose a new guided optimization algorithm to optimize the suitable hyperparameters for the first approach. Second, to enhance the segmentation performance of the proposed approaches, we propose new segmentation pipelines of patients’ MRI images, where these pipelines are based on deep learned features and two stages of training. We also address problems related to unbalanced data in addition to false positives and false negatives to increase the model segmentation sensitivity towards the tumor regions and specificity towards the healthy regions. Finally, the segmentation performance and the inference time of the proposed approaches and pipelines are reported along with state-of-the-art methods on a public dataset annotated by radiologists and approved by neuroradiologists

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Wei, Wen. "Apprentissage automatique des altérations cérébrales causées par la sclérose en plaques en neuro-imagerie multimodale." Thesis, Université Côte d'Azur, 2020. http://www.theses.fr/2020COAZ4021.

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La sclérose en plaques (SEP) est la maladie neurologique évolutive la plus courante chez les jeunes adultes dans le monde et représente donc un problème de santé publique majeur avec environ 90 000 patients en France et plus de 500 000 personnes atteintes de SEP en Europe. Afin d'optimiser les traitements, il est essentiel de pouvoir mesurer et suivre les altérations cérébrales chez les patients atteints de SEP. En fait, la SEP est une maladie aux multiples facettes qui implique différents types d'altérations, telles que les dommages et la réparation de la myéline. Selon cette observation, la neuroimagerie multimodale est nécessaire pour caractériser pleinement la maladie. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est devenue un biomarqueur d'imagerie fondamental pour la sclérose en plaques en raison de sa haute sensibilité à révéler des anomalies tissulaires macroscopiques chez les patients atteints de SEP. L'IRM conventionnelle fournit un moyen direct de détecter les lésions de SEP et leurs changements, et joue un rôle dominant dans les critères diagnostiques de la SEP. De plus, l'imagerie par tomographie par émission de positons (TEP), une autre modalité d'imagerie, peut fournir des informations fonctionnelles et détecter les changements tissulaires cibles au niveau cellulaire et moléculaire en utilisant divers radiotraceurs. Par exemple, en utilisant le radiotraceur [11C]PIB, la TEP permet une mesure pathologique directe de l'altération de la myéline. Cependant, en milieu clinique, toutes les modalités ne sont pas disponibles pour diverses raisons. Dans cette thèse, nous nous concentrons donc sur l'apprentissage et la prédiction des altérations cérébrales dérivées des modalités manquantes dans la SEP à partir de données de neuroimagerie multimodale Multiple Sclerosis (MS) is the most common progressive neurological disease of young adults worldwide and thus represents a major public health issue with about 90,000 patients in France and more than 500,000 people affected with MS in Europe. In order to optimize treatments, it is essential to be able to measure and track brain alterations in MS patients. In fact, MS is a multi-faceted disease which involves different types of alterations, such as myelin damage and repair. Under this observation, multimodal neuroimaging are needed to fully characterize the disease. Magnetic resonance imaging (MRI) has emerged as a fundamental imaging biomarker for multiple sclerosis because of its high sensitivity to reveal macroscopic tissue abnormalities in patients with MS. Conventional MR scanning provides a direct way to detect MS lesions and their changes, and plays a dominant role in the diagnostic criteria of MS. Moreover, positron emission tomography (PET) imaging, an alternative imaging modality, can provide functional information and detect target tissue changes at the cellular and molecular level by using various radiotracers. For example, by using the radiotracer [11C]PIB, PET allows a direct pathological measure of myelin alteration. However, in clinical settings, not all the modalities are available because of various reasons. In this thesis, we therefore focus on learning and predicting missing-modality-derived brain alterations in MS from multimodal neuroimaging data

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Mandache, Diana. "Cancer Detection in Full Field Optical Coherence Tomography Images." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS370.

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Le cancer est une des principales cause de décès dans le monde et donc un problème majeur de santé publique. Plusieurs techniques d'imagerie biomédicale servent à la recherche et aux efforts cliniques pour améliorer le pronostic du patient. Nous étudions l'utilisation d'une nouvelle famille de techniques d'imagerie, la tomographie par cohérence optique plein champ statique et dynamique, qui permet une analyse du tissu plus rapide que la technique de référence en histopathologie. Afin de faciliter l'interprétation de cette nouvelle imagerie, nous développons plusieurs méthodes exploratoires basées sur des données issues d'études cliniques. Nous proposons une méthode analytique pour une meilleure caractérisation du signal interférométrique dynamique brut, ainsi que de multiples méthodes d'aide au diagnostic à partir des images. Pour cela, des réseaux neuronaux convolutifs ont été exploités sous différents paradigmes: (i) apprentissage entièrement supervisé, dont la capacité de prédiction dépasse la performance du pathologiste; (ii) apprentissage par instances multiples, qui permet de surmonter le manque d’annotations d’experts; (iii) apprentissage contrastif, qui exploite la multi-modalité des données. Nous portons une grande attention à la validation et au décryptage des modèles boîte noire pour garantir leur bonne généralisation et enfin trouver des biomarqueurs spécifiques Cancer is a leading cause of death worldwide making it a major public health concern. Different biomedical imaging techniques accompany both research and clinical efforts towards improving patient outcome. In this work we explore the use of a new family of imaging techniques, static and dynamic full field optical coherence tomography, which allow for a faster tissue analysis than gold standard histology. In order to facilitate the interpretation of this new imaging, we develop several exploratory methods based on data curated from clinical studies. We propose an analytical method for a better characterization of the raw dynamic interferometric signal, as well as multiple diagnostic support methods for the images. Accordingly, convolutional neural networks were exploited under various paradigms: (i) fully supervised learning, whose prediction capability surpasses the pathologist performance; (ii) multiple instance learning, which accommodates the lack of expert annotations; (iii) contrastive learning, which exploits the multi-modality of the data. Moreover, we highly focus on method validation and decoding the trained "black box" models to ensure their good generalization and to ultimately find specific biomarkers

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Eickenberg, Michael. "Évaluation de modèles computationnels de la vision humaine en imagerie par résonance magnétique fonctionnelle." Thesis, Paris 11, 2015. http://www.theses.fr/2015PA112206/document.

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L'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) permet de mesurer l'activité cérébrale à travers le flux sanguin apporté aux neurones. Dans cette thèse nous évaluons la capacité de modèles biologiquement plausibles et issus de la vision par ordinateur à représenter le contenu d'une image de façon similaire au cerveau. Les principaux modèles de vision évalués sont les réseaux convolutionnels.Les réseaux de neurones profonds ont connu un progrès bouleversant pendant les dernières années dans divers domaines. Des travaux antérieurs ont identifié des similarités entre le traitement de l'information visuelle à la première et dernière couche entre un réseau de neurones et le cerveau. Nous avons généralisé ces similarités en identifiant des régions cérébrales correspondante à chaque étape du réseau de neurones. Le résultat consiste en une progression des niveaux de complexité représentés dans le cerveau qui correspondent à l'architecture connue des aires visuelles: Plus la couche convolutionnelle est profonde, plus abstraits sont ses calculs et plus haut niveau sera la fonction cérébrale qu'elle sait modéliser au mieux. Entre la détection de contours en V1 et la spécificité à l'objet en cortex inférotemporal, fonctions assez bien comprises, nous montrons pour la première fois que les réseaux de neurones convolutionnels de détection d'objet fournissent un outil pour l'étude de toutes les étapes intermédiaires du traitement visuel effectué par le cerveau.Un résultat préliminaire à celui-ci est aussi inclus dans le manuscrit: L'étude de la réponse cérébrale aux textures visuelles et sa modélisation avec les réseaux convolutionnels de scattering.L'autre aspect global de cette thèse sont modèles de “décodage”: Dans la partie précédente, nous prédisions l'activité cérébrale à partir d'un stimulus (modèles dits d’”encodage”). La prédiction du stimulus à partir de l'activité cérébrale est le méchanisme d'inférence inverse et peut servir comme preuve que cette information est présente dans le signal. Le plus souvent, des modèles linéaires généralisés tels que la régression linéaire ou logistique ou les SVM sont utilisés, donnant ainsi accès à une interprétation des coefficients du modèle en tant que carte cérébrale. Leur interprétation visuelle est cependant difficile car le problème linéaire sous-jacent est soit mal posé et mal conditionné ou bien non adéquatement régularisé, résultant en des cartes non-informatives. En supposant une organisation contigüe en espace et parcimonieuse, nous nous appuyons sur la pénalité convexe d'une somme de variation totale et la norme L1 (TV+L1) pour développer une pénalité regroupant un terme d'activation et un terme de dérivée spatiale. Cette pénalité a la propriété de mettre à zéro la plupart des coefficients tout en permettant une variation libre des coefficients dans une zone d'activation, contrairement à TV+L1 qui impose des zones d’activation plates. Cette méthode améliore l'interprétabilité des cartes obtenues dans un schéma de validation croisée basé sur la précision du modèle prédictif.Dans le contexte des modèles d’encodage et décodage nous tâchons à améliorer les prétraitements des données. Nous étudions le comportement du signal IRMf par rapport à la stimulation ponctuelle : la réponse impulsionnelle hémodynamique. Pour générer des cartes d'activation, au lieu d’un modèle linéaire classique qui impose une réponse impulsionnelle canonique fixe, nous utilisons un modèle bilinéaire à réponse hémodynamique variable spatialement mais fixe à travers les événements de stimulation. Nous proposons un algorithme efficace pour l'estimation et montrons un gain en capacité prédictive sur les analyses menées, en encodage et décodage Blood-oxygen-level dependent (BOLD) functional magnetic resonance imaging (fMRI) makes it possible to measure brain activity through blood flow to areas with metabolically active neurons. In this thesis we use these measurements to evaluate the capacity of biologically inspired models of vision coming from computer vision to represent image content in a similar way as the human brain. The main vision models used are convolutional networks.Deep neural networks have made unprecedented progress in many fields in recent years. Even strongholds of biological systems such as scene analysis and object detection have been addressed with enormous success. A body of prior work has been able to establish firm links between the first and last layers of deep convolutional nets and brain regions: The first layer and V1 essentially perform edge detection and the last layer as well as inferotemporal cortex permit a linear read-out of object category. In this work we have generalized this correspondence to all intermediate layers of a convolutional net. We found that each layer of a convnet maps to a stage of processing along the ventral stream, following the hierarchy of biological processing: Along the ventral stream we observe a stage-by-stage increase in complexity. Between edge detection and object detection, for the first time we are given a toolbox to study the intermediate processing steps.A preliminary result to this was obtained by studying the response of the visual areas to presentation of visual textures and analysing it using convolutional scattering networks.The other global aspect of this thesis is “decoding” models: In the preceding part, we predicted brain activity from the stimulus presented (this is called “encoding”). Predicting a stimulus from brain activity is the inverse inference mechanism and can be used as an omnibus test for presence of this information in brain signal. Most often generalized linear models such as linear or logistic regression or SVMs are used for this task, giving access to a coefficient vector the same size as a brain sample, which can thus be visualized as a brain map. However, interpretation of these maps is difficult, because the underlying linear system is either ill-defined and ill-conditioned or non-adequately regularized, resulting in non-informative maps. Supposing a sparse and spatially contiguous organization of coefficient maps, we build on the convex penalty consisting of the sum of total variation (TV) seminorm and L1 norm (“TV+L1”) to develop a penalty grouping an activation term with a spatial derivative. This penalty sets most coefficients to zero but permits free smooth variations in active zones, as opposed to TV+L1 which creates flat active zones. This method improves interpretability of brain maps obtained through cross-validation to determine the best hyperparameter.In the context of encoding and decoding models, we also work on improving data preprocessing in order to obtain the best performance. We study the impulse response of the BOLD signal: the hemodynamic response function. To generate activation maps, instead of using a classical linear model with fixed canonical response function, we use a bilinear model with spatially variable hemodynamic response (but fixed across events). We propose an efficient optimization algorithm and show a gain in predictive capacity for encoding and decoding models on different datasets

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Cárdenas, Chapellín Julio José. "Inversion of geophysical data by deep learning." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS185.

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Cette thèse présente la caractérisation d’anomalies magnétiques par des réseaux de neurones convolutifs, et l’application d’outils de visualisation pour comprendre et valider leurs prédictions. L’approche développée permet la localisation de dipôles magnétiques, incluant le comptage dunombre de dipôles, leur position géographique, et la prédiction de leurs paramètres (moment magnétique, profondeur, et déclinaison). Nos résultats suggèrent que la combinaison de deux modèles d’apprentissage profond, "YOLO" et "DenseNet", est la plus performante pour atteindre nos objectifs de classification et de régression. De plus, nous avons appliqué des outils de visualisation pour comprendre les prédictions de notre modèle et son principe de fonctionnement. Nous avons constaté que l’outil Grad-CAM a amélioré les performances de prédiction en identifiant plusieurs couches qui n’avaient aucune influence sur la prédiction et l’outil t-SNE a confirmé la bonne capacité de notre modèle à différencier différentes combinaisons de paramètres. Ensuite, nous avons testé notre modèle avec des données réelles pour établir ses limites et son domaine d’application. Les résultats montrent que notre modèle détecte les anomalies dipolaires dans une carte magnétique réelle, même après avoir appris d’une base de données synthétique de moindre complexité, ce qui indique une capacité de généralisation significative. Nous avons également remarqué qu’il n’est pas capable d’identifier des anomalies dipolaires de formes et de tailles différentes de celles considérées pour la création de la base de données synthétique. Nos travaux actuels consistent à créer de nouvelles bases de données en combinant des données synthétiques et réelles afin de comparer leur influence potentielle dans l’amélioration des prédictions. Enfin, les perspectives de ce travail consistent à valider la pertinence opérationnelle et l’adaptabilité de notre modèle dans des conditions réalistes et à tester d’autres applications avec des méthodes géophysiques alternatives This thesis presents the characterization ofmagnetic anomalies using convolutional neural networks, and the application of visualization tools to understand and validate their predictions. The developed approach allows the localization of magnetic dipoles, including counting the number of dipoles, their geographical position, and the prediction of their parameters (magnetic moment, depth, and declination). Our results suggest that the combination of two deep learning models, "YOLO" and "DenseNet", performs best in achieving our classification and regression goals. Additionally, we applied visualization tools to understand our model’s predictions and its working principle. We found that the Grad-CAM tool improved prediction performance by identifying several layers that had no influence on the prediction and the t-SNE tool confirmed the good ability of our model to differentiate among different parameter combinations. Then, we tested our model with real data to establish its limitations and application domain. Results demonstrate that our model detects dipolar anomalies in a real magnetic map even after learning from a synthetic database with a lower complexity, which indicates a significant generalization capability. We also noticed that it is not able to identify dipole anomalies of shapes and sizes different from those considered for the creation of the synthetic database. Our current work consists in creating new databases by combining synthetic and real data to compare their potential influence in improving predictions. Finally, the perspectives of this work consist in validating the operational relevance and adaptability of our model under realistic conditions and in testing other applications with alternative geophysical methods Esta tesis presenta la caracterización de anomalías magnéticas mediante redes neuronales convolucionales, y la aplicación de herramientas de visualización para entender y validar sus predicciones. El enfoque desarrollado permite la localización de dipolos magnéticos, incluyendo el recuento delnúmero de dipolos, su posición geográfica y la predicción de sus parámetros (momento magnético, profundidad y declinación). Nuestros resultados sugieren que la combinación de dos modelos de aprendizaje profundo, "YOLO" y "DenseNet", es la que mejor se ajusta a nuestros objetivos de clasificación y regresión. Adicionalmente, aplicamos herramientas de visualización para entender las predicciones de nuestromodelo y su principio de funcionamiento. Descubrimos que la herramienta Grad-CAM mejoraba el rendimiento de la predicción al identificar varias capas que no influían enla predicción y la herramienta t-SNE confirmaba la buena capacidad de nuestro modelo para diferenciar entre distintas combinaciones de parámetros. Seguidamente, probamos nuestro modelo con datos reales para establecer sus limitaciones y su rango de aplicación. Los resultados demuestran quenuestro modelo detecta anomalías dipolares en unmapa magnético real incluso después de aprender de una base de datos sintética con una complejidad menor, lo que indica una capacidad de generalización significativa. También observamos que no es capaz de identificar anomalías dipolares de formas y tamaños diferentes a los considerados para la creación de la base de datos sintética. Nuestro trabajo actual consiste en crear nuevas bases de datos combinando datos sintéticos y reales para comparar su posible influencia en la mejora de las predicciones. Por último, las perspectivas de este trabajo consisten en validar la pertinencia operativa y la adaptabilidad de nuestro modelo en condiciones realistas y en probar otras aplicaciones con métodos geofísicos alternativos

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Khalil, Toni. "Processus d’évaluation de la qualité de l’imagerie médicale et outils d’aide à la décision basée sur la connaissance." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2022. http://www.theses.fr/2022LORR0351.

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Les grands progrès que l'imagerie médicale a offerts dans le domaine médical sur le plan diagnostique (Radiologie conventionnelle, Tomodensitométrie, Résonnance magnétique nucléaire et la Radiologie interventionnelle) ont poussé la médecine à passer par ce domaine comme premier choix. Avec un nombre toujours croissant d'images diagnostiques réalisées chaque année, ainsi que les recommandations des organisations internationales exigeant une irradiation à faible dose entraînant un énorme bruit pouvant fausser le diagnostic, les méthodes de dé-bruitage par Intelligence Artificielle (IA) offrent la possibilité de répondre à la demande croissante. Dans cette thèse, on quantifie l'effet du dé-bruitage basé sur l'IA sur les paramètres textuels de la radiographie en relation avec un réseau neurone convolutif. L'étude était basée sur le principe de caractérisation du bruit radiographique issu d'une radiographie d'un fantôme d'eau, puis générer ce bruit dans une radiographie destine à produire des images artificiellement bruitées, et, ceci afin de pouvoir alimenter un réseau neurone par des milliers d'images pour assurer sa phase d'apprentissage. Après la phase d'apprentissage, la phase d'essai et l'inférence, des radiographies thoraciques humaines ont été extraites des archives pour valider le dé-bruitage sur des radiographies humaines en RGB et en « greyscale ». L'étude a été réalisée à l'aide d'un fantôme d'eau pour des raisons éthiques afin d'éviter l'irradiation des personnes, d'éviter les mouvements volontaires et involontaires des patients, et de fournir une étude à partir d'une matière homogène (eau) qui constitue la majeure partie du corps humain. Cette étude est réalisée d'une part sur 17 radiographies d'un fantôme d'eau avec différentes doses d'exposition pour étudier la distribution du bruit sur différentes valeurs d'échelle de gris et, d'autre part sur 25 radiographies réparties en 5 groupes de 5 images, chaque groupe est réalisé avec la même dose d'exposition sans et avec des obstacles à côté pour étudier l'effet de gain du détecteur plat choisi comme moyen de prétraitement. La distribution de bruit a été détectée sur deux niveaux de gris, soit 160 et 180 respectivement et, a montré un niveau de bruit plus important sur le niveau 160 où l'absorption du rayon est plus importante et, par de ce fait, l'effet quantique est plus important. Des diagrammes de dispersion de bruit sur ces deux niveaux ont été présentés. D'autre part, la présence d'obstacles dans un même cliché a montré une absorption directement proportionnelle avec le nombre d'obstacles à côté du fantôme d'eau, ce qui a déclenché un facteur de gain du capteur qui, dans son rôle génère un bruit de tracé non linéaire. Les caractéristiques de texture des images dé-bruitées à travers l'IA par rapport aux radiographies artificiellement bruitées ont été comparées avec un coefficient de rapport de signal sur bruit (PSNR). Les caractéristiques avec des valeurs PSNR augmenté sur les images RGB et sur les images « greyscale » ont été considérées comme concordantes. Un test a été effectué pour comparer les valeurs absolues entre les images IA sans bruit et les images présentant un bruit artificiel. Les résultats du rapport des caractéristiques concordantes étaient de (38,05/30,06) -100 (26,58%) d'amélioration en RGB contre (35,93/22.21) - 100 (61,77%) d'amélioration en « greyscale ». En conclusion, l'application d'un dé-bruitage basé sur l'IA sur les images radiographiques conserve la plupart des informations de texture de l'image. Le dé-bruitage basé sur l'intelligence artificielle dans la radiographie à faible dose est une approche très prometteuse car elle adapte le dé-bruitage, en préservant l'information où elle est nécessaire The great progress that medical imaging has offered in the medical sector on the diagnostic level (Conventional Radiology, Computed Tomography, Nuclear Magnetic Resonance and Interventional Radiology) has pushed medicine to go through this area as the first choice. With an ever-increasing number of diagnostic images produced each year, as well as the recommendations of international organizations requiring low-dose irradiation resulting in enormous noise that can distort the diagnosis, Artificial Intelligence (AI) de-noising methods offer an opportunity to meet growing demand. In this thesis, we quantify the effect of AI-based de-noising on X-ray textural parameters with respect to a convolutional neural network.The study was based on the principle of characterizing the radiographic noise resulting from an X-ray of a water phantom and, generating this noise in a standard dose radiography aimed at producing artificially noisy images, and this in order to be able to feed a neural network by thousands of images to ensure its learning phase. After the learning phase, the testing phase and the inference, human chest X-rays were extracted from the archive to validate the de-noising on human X-rays in RGB and in “greyscale”. The study was done through a water phantom for ethical reasons in order to avoid irradiating people, avoiding voluntary and involuntary patient movements, and ensuring a study based on a homogeneous material (water) which constitutes the majority of the human body. This study is carried out on the one hand on 17 X-rays of a water phantom with different exposure doses to study the noise distribution on different gray scale values and, on the other hand on 25 X-rays divided into 5 groups of 5 images each taken with the same exposure dose without and with adjacent obstacles to study the gain effect of the flat panel detector chosen as the pre-processing means. The noise distribution was detected on two gray levels, i.e. 160 and 180 respectively, and showed a higher level of noise on the 160 level where the absorption of the X-ray beam is greater and, consequently, the quantum effect is most important. Noise scatter diagrams on these two levels have been shown. On the other hand, the presence of obstacles in the same image showed an absorption directly proportional to the number of obstacles next to the water phantom, which triggered a gain factor of the detector which, in its role produces nonlinear trace noise. Texture characteristics of AI-de-noised images compared to artificially noisy radiographs were compared with a peak signal-to-noise ratio (PSNR) coefficient. Features with increased PSNR values on RGB images and on greyscale images were considered to be consistent. A test to compare absolute values between AI-de-noised and artificially noisy images was performed. The results of the concordant features report were (38.05/30.06) -100 (26.58%) improvement in RGB versus (35.93/22.21) - 100 (61.77%) improvement in ‘greyscale'. In conclusion, applying AI-based de-noising on X-ray images retains most of the texture information of the image. AI-based de-noising in low-dose radiography is a very promising approach because it adapts de-noising, preserving information where it should

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Dahmane, Khouloud. "Analyse d'images par méthode de Deep Learning appliquée au contexte routier en conditions météorologiques dégradées." Thesis, Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020), 2020. http://www.theses.fr/2020CLFAC020.

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De nos jours, les systèmes de vision sont de plus en plus utilisés dans le contexte routier. Ils permettent ainsi d'assurer la sécurité et faciliter la mobilité. Ces systèmes de vision sont généralement affectés par la dégradation des conditions météorologiques en présence de brouillard ou de pluie forte, phénomènes limitant la visibilité et réduisant ainsi la qualité des images. Afin d'optimiser les performances des systèmes de vision, il est nécessaire de disposer d'un système de détection fiable de ces conditions météorologiques défavorables.Il existe des capteurs météorologiques dédiés à la mesure physique, mais ils sont coûteux. Ce problème peut être résolu en utilisant les caméras qui sont déjà installées sur les routes. Ces dernières peuvent remplir simultanément deux fonctions : l'acquisition d'images pour les applications de surveillance et la mesure physique des conditions météorologiques au lieu des capteurs dédiés. Suite au grand succès des réseaux de neurones convolutifs (CNN) dans la classification et la reconnaissance d'images, nous avons utilisé une méthode d'apprentissage profond pour étudier le problème de la classification météorologique. L'objectif de notre étude est de chercher dans un premier temps à mettre au point un classifieur du temps, qui permet de discriminer entre temps « normal », brouillard et pluie. Dans un deuxième temps, une fois la classe connue, nous cherchons à développer un modèle de mesure de la distance de visibilité météorologique du brouillard. Rappelons que l'utilisation des CNN exige l'utilisation de bases de données d'apprentissage et de test. Pour cela, deux bases de données ont été utilisées, "Cerema-AWP database" (https://ceremadlcfmds.wixsite.com/cerema-databases), et la base "Cerema-AWH database", en cours d'acquisition depuis 2017 sur le site de la Fageole sur l'autoroute A75. Chaque image des deux bases est labellisée automatiquement grâce aux données météorologiques relevées sur le site permettant de caractériser diverses gammes de pluie et de brouillard. La base Cerema-AWH, qui a été mise en place dans le cadre de nos travaux, contient cinq sous-bases : conditions normales de jour, brouillard fort, brouillard faible, pluie forte et pluie faible. Les intensités de pluie varient de 0 mm/h à 70 mm/h et les visibilités météorologiques de brouillard varient entre 50m et 1800m. Parmi les réseaux de neurones connus et qui ont montré leur performance dans le domaine de la reconnaissance et la classification, nous pouvons citer LeNet, ResNet-152, Inception-v4 et DenseNet-121. Nous avons appliqué ces réseaux dans notre système de classification des conditions météorologiques dégradées. En premier lieu, une étude justificative de l'usage des réseaux de neurones convolutifs est effectuée. Elle étudie la nature de la donnée d'entrée et les hyperparamètres optimaux qu'il faut utiliser pour aboutir aux meilleurs résultats. Ensuite, une analyse des différentes composantes d'un réseau de neurones est menée en construisant une architecture instrumentale de réseau de neurones. La classification des conditions météorologiques avec les réseaux de neurones profonds a atteint un score de 83% pour une classification de cinq classes et 99% pour une classification de trois classes.Ensuite, une analyse sur les données d'entrée et de sortie a été faite permettant d'étudier l'impact du changement de scènes et celui du nombre de données d'entrée et du nombre de classes météorologiques sur le résultat de classification.Enfin, une méthode de transfert de bases de données a été appliquée. Cette méthode permet d'étudier la portabilité du système de classification des conditions météorologiques d'un site à un autre. Un score de classification de 63% a été obtenu en faisant un transfert entre une base publique et la base Cerema-AWH. (...) Nowadays, vision systems are becoming more and more used in the road context. They ensure safety and facilitate mobility. These vision systems are generally affected by the degradation of weather conditions, like heavy fog or strong rain, phenomena limiting the visibility and thus reducing the quality of the images. In order to optimize the performance of the vision systems, it is necessary to have a reliable detection system for these adverse weather conditions.There are meteorological sensors dedicated to physical measurement, but they are expensive. Since cameras are already installed on the road, they can simultaneously perform two functions: image acquisition for surveillance applications and physical measurement of weather conditions instead of dedicated sensors. Following the great success of convolutional neural networks (CNN) in classification and image recognition, we used a deep learning method to study the problem of meteorological classification. The objective of our study is to first seek to develop a classifier of time, which discriminates between "normal" conditions, fog and rain. In a second step, once the class is known, we seek to develop a model for measuring meteorological visibility.The use of CNN requires the use of train and test databases. For this, two databases were used, "Cerema-AWP database" (https://ceremadlcfmds.wixsite.com/cerema-databases), and the "Cerema-AWH database", which has been acquired since 2017 on the Fageole site on the highway A75. Each image of the two bases is labeled automatically thanks to meteorological data collected on the site to characterize various levels of precipitation for rain and fog.The Cerema-AWH base, which was set up as part of our work, contains 5 sub-bases: normal day conditions, heavy fog, light fog, heavy rain and light rain. Rainfall intensities range from 0 mm/h to 70mm/h and fog weather visibilities range from 50m to 1800m. Among the known neural networks that have demonstrated their performance in the field of recognition and classification, we can cite LeNet, ResNet-152, Inception-v4 and DenseNet-121. We have applied these networks in our adverse weather classification system. We start by the study of the use of convolutional neural networks. The nature of the input data and the optimal hyper-parameters that must be used to achieve the best results. An analysis of the different components of a neural network is done by constructing an instrumental neural network architecture. The conclusions drawn from this analysis show that we must use deep neural networks. This type of network is able to classify five meteorological classes of Cerema-AWH base with a classification score of 83% and three meteorological classes with a score of 99%Then, an analysis of the input and output data was made to study the impact of scenes change, the input's data and the meteorological classes number on the classification result.Finally, a database transfer method is developed. We study the portability from one site to another of our adverse weather conditions classification system. A classification score of 63% by making a transfer between a public database and Cerema-AWH database is obtained.After the classification, the second step of our study is to measure the meteorological visibility of the fog. For this, we use a neural network that generates continuous values. Two fog variants were tested: light and heavy fog combined and heavy fog (road fog) only. The evaluation of the result is done using a correlation coefficient R² between the real values and the predicted values. We compare this coefficient with the correlation coefficient between the two sensors used to measure the weather visibility on site. Among the results obtained and more specifically for road fog, the correlation coefficient reaches a value of 0.74 which is close to the physical sensors value (0.76)

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Papadopoulos, Georgios. "Towards a 3D building reconstruction using spatial multisource data and computational intelligence techniques." Thesis, Limoges, 2019. http://www.theses.fr/2019LIMO0084/document.

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La reconstruction de bâtiments à partir de photographies aériennes et d’autres données spatiales urbaines multi-sources est une tâche qui utilise une multitude de méthodes automatisées et semi-automatisées allant des processus ponctuels au traitement classique des images et au balayage laser. Dans cette thèse, un système de relaxation itératif est développé sur la base de l'examen du contexte local de chaque bord en fonction de multiples sources d'entrée spatiales (masques optiques, d'élévation, d'ombre et de feuillage ainsi que d'autres données prétraitées, décrites au chapitre 6). Toutes ces données multisource et multirésolution sont fusionnées de manière à extraire les segments de ligne probables ou les arêtes correspondant aux limites des bâtiments. Deux nouveaux sous-systèmes ont également été développés dans cette thèse. Ils ont été conçus dans le but de fournir des informations supplémentaires, plus fiables, sur les contours des bâtiments dans une future version du système de relaxation proposé. La première est une méthode de réseau de neurones à convolution profonde (CNN) pour la détection de frontières de construction. Le réseau est notamment basé sur le modèle SRCNN (Dong C. L., 2015) de super-résolution à la pointe de la technologie. Il accepte des photographies aériennes illustrant des données de zones urbaines densément peuplées ainsi que leurs cartes d'altitude numériques (DEM) correspondantes. La formation utilise trois variantes de cet ensemble de données urbaines et vise à détecter les contours des bâtiments grâce à une nouvelle cartographie hétéroassociative super-résolue. Une autre innovation de cette approche est la conception d'une couche de perte personnalisée modifiée appelée Top-N. Dans cette variante, l'erreur quadratique moyenne (MSE) entre l'image de sortie reconstruite et l'image de vérité de sol (GT) fournie des contours de bâtiment est calculée sur les 2N pixels de l'image avec les valeurs les plus élevées. En supposant que la plupart des N pixels de contour de l’image GT figurent également dans les 2N pixels supérieurs de la reconstruction, cette modification équilibre les deux catégories de pixels et améliore le comportement de généralisation du modèle CNN. Les expériences ont montré que la fonction de coût Top-N offre des gains de performance par rapport à une MSE standard. Une amélioration supplémentaire de la capacité de généralisation du réseau est obtenue en utilisant le décrochage. Le deuxième sous-système est un réseau de convolution profonde à super-résolution, qui effectue un mappage associatif à entrée améliorée entre les images d'entrée à basse résolution et à haute résolution. Ce réseau a été formé aux données d’altitude à basse résolution et aux photographies urbaines optiques à haute résolution correspondantes. Une telle différence de résolution entre les images optiques / satellites optiques et les données d'élévation est souvent le cas dans les applications du monde réel Building reconstruction from aerial photographs and other multi-source urban spatial data is a task endeavored using a plethora of automated and semi-automated methods ranging from point processes, classic image processing and laser scanning. In this thesis, an iterative relaxation system is developed based on the examination of the local context of each edge according to multiple spatial input sources (optical, elevation, shadow & foliage masks as well as other pre-processed data as elaborated in Chapter 6). All these multisource and multiresolution data are fused so that probable line segments or edges are extracted that correspond to prominent building boundaries.Two novel sub-systems have also been developed in this thesis. They were designed with the purpose to provide additional, more reliable, information regarding building contours in a future version of the proposed relaxation system. The first is a deep convolutional neural network (CNN) method for the detection of building borders. In particular, the network is based on the state of the art super-resolution model SRCNN (Dong C. L., 2015). It accepts aerial photographs depicting densely populated urban area data as well as their corresponding digital elevation maps (DEM). Training is performed using three variations of this urban data set and aims at detecting building contours through a novel super-resolved heteroassociative mapping. Another innovation of this approach is the design of a modified custom loss layer named Top-N. In this variation, the mean square error (MSE) between the reconstructed output image and the provided ground truth (GT) image of building contours is computed on the 2N image pixels with highest values . Assuming that most of the N contour pixels of the GT image are also in the top 2N pixels of the re-construction, this modification balances the two pixel categories and improves the generalization behavior of the CNN model. It is shown in the experiments, that the Top-N cost function offers performance gains in comparison to standard MSE. Further improvement in generalization ability of the network is achieved by using dropout.The second sub-system is a super-resolution deep convolutional network, which performs an enhanced-input associative mapping between input low-resolution and high-resolution images. This network has been trained with low-resolution elevation data and the corresponding high-resolution optical urban photographs. Such a resolution discrepancy between optical aerial/satellite images and elevation data is often the case in real world applications. More specifically, low-resolution elevation data augmented by high-resolution optical aerial photographs are used with the aim of augmenting the resolution of the elevation data. This is a unique super-resolution problem where it was found that many of -the proposed general-image SR propositions do not perform as well. The network aptly named building super resolution CNN (BSRCNN) is trained using patches extracted from the aforementioned data. Results show that in comparison with a classic bicubic upscale of the elevation data the proposed implementation offers important improvement as attested by a modified PSNR and SSIM metric. In comparison, other proposed general-image SR methods performed poorer than a standard bicubic up-scaler.Finally, the relaxation system fuses together all these multisource data sources comprising of pre-processed optical data, elevation data, foliage masks, shadow masks and other pre-processed data in an attempt to assign confidence values to each pixel belonging to a building contour. Confidence is augmented or decremented iteratively until the MSE error fails below a specified threshold or a maximum number of iterations have been executed. The confidence matrix can then be used to extract the true building contours via thresholding

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Dekhtiar, Jonathan. "Deep Learning and unsupervised learning to automate visual inspection in the manufacturing industry." Thesis, Compiègne, 2019. http://www.theses.fr/2019COMP2513.

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La croissance exponentielle des besoins et moyens informatiques implique un besoin croissant d’automatisation des procédés industriels. Ce constat est en particulier visible pour l’inspection visuelle automatique sur ligne de production. Bien qu’étudiée depuis 1970, peine toujours à être appliquée à de larges échelles et à faible coûts. Les méthodes employées dépendent grandement de la disponibilité des experts métiers. Ce qui provoque inévitablement une augmentation des coûts et une réduction de la flexibilité des méthodes employées. Depuis 2012, les avancées dans le domaine associé à l’étude des réseaux neuronaux profonds (i.e. Deep Learning) a permis de nombreux progrès en ce sens, notamment grâce au réseaux neuronaux convolutif qui ont atteint des performances proches de l’humain dans de nombreux domaines associées à la perception visuelle (e.g. reconnaissance et détection d’objets, etc.). Cette thèse propose une approche non supervisée pour répondre aux besoins de l’inspection visuelle automatique. Cette méthode, baptisé AnoAEGAN, combine l’apprentissage adversaire et l’estimation d’une fonction de densité de probabilité. Ces deux approches complémentaires permettent d’estimer jointement la probabilité pixel par pixel d’un défaut visuel sur une image. Le modèle est entrainé à partir d’un nombre très limités d’images (i.e. inférieur à 1000 images) sans utilisation de connaissance expert pour « étiqueter » préalablement les données. Cette méthode permet une flexibilité accrue par la rapidité d’entrainement du modèle et une grande versatilité, démontrée sur dix tâches différentes sans la moindre modification du modèle. Cette méthode devrait permettre de réduire les coûts de développement et le temps nécessaire de déploiement en production. Cette méthode peut être également déployée de manière complémentaire à une approche supervisée afin de bénéficier des avantages de chaque approche Although studied since 1970, automatic visual inspection on production lines still struggles to be applied on a large scale and at low cost. The methods used depend greatly on the availability of domain experts. This inevitably leads to increased costs and reduced flexibility in the methods used. Since 2012, advances in the field of Deep Learning have enabled many advances in this direction, particularly thanks to convolutional neura networks that have achieved near-human performance in many areas associated with visual perception (e.g. object recognition and detection, etc.). This thesis proposes an unsupervised approach to meet the needs of automatic visual inspection. This method, called AnoAEGAN, combines adversarial learning and the estimation of a probability density function. These two complementary approaches make it possible to jointly estimate the pixel-by-pixel probability of a visual defect on an image. The model is trained from a very limited number of images (i.e. less than 1000 images) without using expert knowledge to "label" the data beforehand. This method allows increased flexibility with a limited training time and therefore great versatility, demonstrated on ten different tasks without any modification of the model. This method should reduce development costs and the time required to deploy in production. This method can also be deployed in a complementary way to a supervised approach in order to benefit from the advantages of each approach

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Belharbi, Soufiane. "Neural networks regularization through representation learning." Thesis, Normandie, 2018. http://www.theses.fr/2018NORMIR10/document.

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Les modèles de réseaux de neurones et en particulier les modèles profonds sont aujourd'hui l'un des modèles à l'état de l'art en apprentissage automatique et ses applications. Les réseaux de neurones profonds récents possèdent de nombreuses couches cachées ce qui augmente significativement le nombre total de paramètres. L'apprentissage de ce genre de modèles nécessite donc un grand nombre d'exemples étiquetés, qui ne sont pas toujours disponibles en pratique. Le sur-apprentissage est un des problèmes fondamentaux des réseaux de neurones, qui se produit lorsque le modèle apprend par coeur les données d'apprentissage, menant à des difficultés à généraliser sur de nouvelles données. Le problème du sur-apprentissage des réseaux de neurones est le thème principal abordé dans cette thèse. Dans la littérature, plusieurs solutions ont été proposées pour remédier à ce problème, tels que l'augmentation de données, l'arrêt prématuré de l'apprentissage ("early stopping"), ou encore des techniques plus spécifiques aux réseaux de neurones comme le "dropout" ou la "batch normalization". Dans cette thèse, nous abordons le sur-apprentissage des réseaux de neurones profonds sous l'angle de l'apprentissage de représentations, en considérant l'apprentissage avec peu de données. Pour aboutir à cet objectif, nous avons proposé trois différentes contributions. La première contribution, présentée dans le chapitre 2, concerne les problèmes à sorties structurées dans lesquels les variables de sortie sont à grande dimension et sont généralement liées par des relations structurelles. Notre proposition vise à exploiter ces relations structurelles en les apprenant de manière non-supervisée avec des autoencodeurs. Nous avons validé notre approche sur un problème de régression multiple appliquée à la détection de points d'intérêt dans des images de visages. Notre approche a montré une accélération de l'apprentissage des réseaux et une amélioration de leur généralisation. La deuxième contribution, présentée dans le chapitre 3, exploite la connaissance a priori sur les représentations à l'intérieur des couches cachées dans le cadre d'une tâche de classification. Cet à priori est basé sur la simple idée que les exemples d'une même classe doivent avoir la même représentation interne. Nous avons formalisé cet à priori sous la forme d'une pénalité que nous avons rajoutée à la fonction de perte. Des expérimentations empiriques sur la base MNIST et ses variantes ont montré des améliorations dans la généralisation des réseaux de neurones, particulièrement dans le cas où peu de données d'apprentissage sont utilisées. Notre troisième et dernière contribution, présentée dans le chapitre 4, montre l'intérêt du transfert d'apprentissage ("transfer learning") dans des applications dans lesquelles peu de données d'apprentissage sont disponibles. L'idée principale consiste à pré-apprendre les filtres d'un réseau à convolution sur une tâche source avec une grande base de données (ImageNet par exemple), pour les insérer par la suite dans un nouveau réseau sur la tâche cible. Dans le cadre d'une collaboration avec le centre de lutte contre le cancer "Henri Becquerel de Rouen", nous avons construit un système automatique basé sur ce type de transfert d'apprentissage pour une application médicale où l'on dispose d’un faible jeu de données étiquetées. Dans cette application, la tâche consiste à localiser la troisième vertèbre lombaire dans un examen de type scanner. L’utilisation du transfert d’apprentissage ainsi que de prétraitements et de post traitements adaptés a permis d’obtenir des bons résultats, autorisant la mise en oeuvre du modèle en routine clinique Neural network models and deep models are one of the leading and state of the art models in machine learning. They have been applied in many different domains. Most successful deep neural models are the ones with many layers which highly increases their number of parameters. Training such models requires a large number of training samples which is not always available. One of the fundamental issues in neural networks is overfitting which is the issue tackled in this thesis. Such problem often occurs when the training of large models is performed using few training samples. Many approaches have been proposed to prevent the network from overfitting and improve its generalization performance such as data augmentation, early stopping, parameters sharing, unsupervised learning, dropout, batch normalization, etc. In this thesis, we tackle the neural network overfitting issue from a representation learning perspective by considering the situation where few training samples are available which is the case of many real world applications. We propose three contributions. The first one presented in chapter 2 is dedicated to dealing with structured output problems to perform multivariate regression when the output variable y contains structural dependencies between its components. Our proposal aims mainly at exploiting these dependencies by learning them in an unsupervised way. Validated on a facial landmark detection problem, learning the structure of the output data has shown to improve the network generalization and speedup its training. The second contribution described in chapter 3 deals with the classification task where we propose to exploit prior knowledge about the internal representation of the hidden layers in neural networks. This prior is based on the idea that samples within the same class should have the same internal representation. We formulate this prior as a penalty that we add to the training cost to be minimized. Empirical experiments over MNIST and its variants showed an improvement of the network generalization when using only few training samples. Our last contribution presented in chapter 4 showed the interest of transfer learning in applications where only few samples are available. The idea consists in re-using the filters of pre-trained convolutional networks that have been trained on large datasets such as ImageNet. Such pre-trained filters are plugged into a new convolutional network with new dense layers. Then, the whole network is trained over a new task. In this contribution, we provide an automatic system based on such learning scheme with an application to medical domain. In this application, the task consists in localizing the third lumbar vertebra in a 3D CT scan. A pre-processing of the 3D CT scan to obtain a 2D representation and a post-processing to refine the decision are included in the proposed system. This work has been done in collaboration with the clinic "Rouen Henri Becquerel Center" who provided us with data

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