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

Autor: Grafiati
Publicado: 5 de outubro de 2024
Última modificação: 31 de julho de 2025

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Pradels, Léo. "Efficient CNN inference acceleration on FPGAs : a pattern pruning-driven approach." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024URENS087.

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Les modèles d'apprentissage profond basés sur les CNNs offrent des performances de pointe dans les tâches de traitement d'images et de vidéos, en particulier pour l'amélioration ou la classification d'images. Cependant, ces modèles sont lourds en calcul et en empreinte mémoire, ce qui les rend inadaptés aux contraintes de temps réel sur des FPGA embarqués. Il est donc essentiel de compresser ces CNNs et de concevoir des architectures d'accélérateurs pour l'inférence qui intègrent la compression dans une approche de co-conception matérielle et logicielle. Bien que des optimisations logicielles
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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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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
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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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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
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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 obj
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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 c
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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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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 c
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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
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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 n
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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 domain
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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 jo
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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) p
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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 surveillanc
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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 compét
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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
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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 résoud
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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 dev
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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 camé
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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
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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 n
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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.
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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, l
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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 composante
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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 probabi
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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 prof
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Lecomte-Denis, François. "Amélioration des procédures guidées par fluoroscopie à l'aide d'un réseau de neurones pour le recalage déformable des organes." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2024. http://www.theses.fr/2024STRAD062.

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Dans les interventions guidées par fluoroscopie, le manque de contraste empêche la visualisation directe des structures anatomiques essentielles.Les solutions existantes présentent des inconvénients significatifs: l'utilisation de CBCT augmente l'exposition aux radiations,tandis que les agents de contraste présentent des risques de toxicité pour les patients.Les techniques de recalage fluoroscopie-CT pourraient résoudre ces problèmes,mais la littérature existante s'est principalement concentrée sur la compensation du mouvement respiratoire.Or, pendant les interventions, l'action des cliniciens
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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
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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 permet
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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 correspondan
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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.
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Christoffel, Quentin. "Apprentissage de représentation différenciées dans des modèles d’apprentissage profond : détection de classes inconnues et interprétabilité." Electronic Thesis or Diss., Strasbourg, 2024. http://www.theses.fr/2024STRAD027.

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L’apprentissage profond, et en particulier les réseaux de neurones convolutifs, a révolutionné de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur. Cependant, ces modèles restent limités lorsqu’ils rencontrent des données issues de classes inconnues (jamais vues durant l'entraînement) et souffrent souvent d’un manque d’interprétabilité. Nous avons proposé une méthode visant à optimiser directement l’espace de représentation appris par le modèle. Chaque dimension de la représentation est associée à une classe connue. Une dimension doit être activée avec une certaine valeur lorsque le modèle
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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.
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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
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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 em
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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 profondéme
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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 ill
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Hardy, Clément. "Architectures multi-échelles de type encοdeur-décοdeur pοur la stéréοphοtοmétrie". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMC222.

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La stéréophotométrie est une technique de reconstruction 3D de la surface d'un objet. De plus en plus de recherches s'intéressent à ce problème qui se veut prometteur dans le monde industriel. En effet, la stéréophotométrie peut être utilisée pour détecter les défauts d'usinage de pièces mécaniques ou pour de la reconnaissance faciale par exemple. Cette thèse explore les méthodes d'apprentissage profond pour la stéréophotométrie, notamment les différents aspects liés aux bases de données d'entraînement et aux architectures considérées.De manière générale, la sur-paramétrisation d'un réseau de
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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 graphi
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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 con
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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
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Beji, Hamdi. "Machine learning et algorithme évolutionnaire : prédiction et optimisation du comportement mécanique et thermique de composites via l'homogénéisation de leurs microcrostuctures." Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2024. http://www.theses.fr/2024ULILN023.

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Ce travail concerne la prédiction et l'optimisation, par approches bio-inspirées, du comportement mécanique et thermique de matériaux composites via l'homogénéisation de leurs microstructures.Une chaine de simulation numérique, par Eléments Finis, a permis l'analyse de VER (Volumes Elémentaires Représentatifs) pour diverses formes d'inclusions, avec prise en compte de leurs positions et orientations, et avec variations des contrastes et fractions volumiques. Cette première étape a abouti à la génération d'un ensemble de bases de données portant sur les réponses (en termes de caractéristiques l
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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 surm
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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
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Abad, Alexis. "Ιmagerie interférοmétrique de particules irrégulières pοur l'étude d'écοulements : dévelοppement d'un dispοsitif adaptatif et de méthοdes d'analyse par apprentissage prοfοnd". Electronic Thesis or Diss., Normandie, 2024. http://www.theses.fr/2024NORMR067.

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L’imagerie interférométrique de particules (IIP) en défaut de mise au point est une technique de granulométrie optique permettant de déterminer la forme et la taille de particules micrométriques : 20 µm − 2 000 µm. Elles peuvent être de nature différentes, par exemple, des cristaux de glace en suspension dans l’atmosphère, des cendres volcaniques, des nuages de grains de sable ou encore des particules de charbon disséminées autour de centrales thermiques. Les exemples précédents ont tous un point commun, ce sont des particules rugueuses, de formes irrégulières et les résultats de ces travaux d
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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 s
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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
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Chapalain, Thomas. "Investigating the representation of numerosity in humans and convolutional neural networks using high-variability photorealistic stimuli." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2025. http://www.theses.fr/2025UPASG020.

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La capacité à estimer rapidement le nombre d'éléments dans une scène sans compter explicitement a fait l'objet de nombreuses recherches.Les études expérimentales et les modèles computationnels ont cherché à révéler les mécanismes permettant au cerveau humain de percevoir la numérosité d'un seul coup d'œil. Les récentes avancées en imagerie, incluant l'IRM fonctionnelle, l'analyse multivariée et la modélisation du champ récepteur des neurones, ont permis d'en apprendre davantage sur la manière dont l'information numérique est encodée dans le cerveau. En particulier, ces travaux ont mis en lumiè
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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 bas
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Reverdi, Justin. "Vers un capteur virtuel certifiable : évaluation ingenieure, robustesse globale et locale." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2025. http://www.theses.fr/2025TLSEP048.

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Dans les systèmes à cycle de vapeur, le capteur de débit massique joue un rôle clé dans diverses tâches de surveillance et de contrôle. Cependant, les capteurs physiques peuvent être imprécis ou encombrants, et présenter une sensibilité élevée aux vibrations, ce qui est particulièrement problématique lorsque le système est embarqué dans un avion. De plus, ces capteurs peuvent être coûteux et difficiles à entretenir. Pour pallier ces limitations, le développement d’un capteur virtuel basé sur des données issues de capteurs standards apparaît comme une alternative intéressante.Ce manuscrit abord
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Lobasenko, Andrii. "The neutrino nature through the study of the Xenon 136 double-beta decays on the PandaX-III experiment." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASP051.

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La recherche de la désintégration double bêta sans neutrino (0νββ) est cruciale pour faire progresser notre compréhension de la physique et explorer la physique au-delà du modèle standard. Cependant, cette recherche est incroyablement difficile en raison de l'extrême rareté de la désintégration, qui nécessite une interprétation approfondie et une dépendance aux contraintes expérimentales et aux modèles nucléaires théoriques. L'expérience PandaX-III est dédiée à la recherche de 0νββ dans 136-Xe. Il s'agit d'une chambre de projection temporelle (TPC) gazeuse à haute pression équipée de détecteur
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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'i
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