Apprentissage Profond pour des Prédictions Structurées Efficaces appliqué à la Classification Dense en Vision par Ordinateur

Résumé : Dans cette thèse, nous proposons une technique de prédiction structurée qui combine les vertus des champs aléatoires conditionnels Gaussiens (G-CRF) avec les réseaux de neurones convolutifs (CNN). L’idée à l’origine de cette thèse est l’observation que tout en étant d’une forme limitée, les GCRF nous permettent d’effectuer une inférence exacte de Maximum-A-Posteriori (MAP) de manière efficace. Nous préférons l’exactitude et la simplicité à la généralité et préconisons la prédiction structurée basée sur les G-CRFs dans les chaînes de traitement d’apprentissage en profondeur. Nous proposons des méthodes de prédiction structurées qui permettent de gérer (i) l’inférence exacte, (ii) les interactions par paires à court et à long terme, (iii) les expressions CNN riches pour les termes paires et (iv) l’entraînement de bout en bout aux côtés des CNN. Nous concevons de nouvelles stratégies de mise en œuvre qui nous permettent de surmonter les problèmes de mémoire et de calcul lorsque nous traitons des modèles graphiques entièrement connectés. Ces méthodes sont illustrées par des études expérimentales approfondies qui démontrent leur utilité. En effet, nos méthodes permettent une amélioration des résultats vis-à-vis de L’état de l’art sur des applications variées dans le domaine de la vision par ordinateur.
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Thèse
Autre. Université Paris-Saclay, 2018. Français. 〈NNT : 2018SACLC033〉
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Soumis le : lundi 11 juin 2018 - 18:06:06
Dernière modification le : jeudi 4 octobre 2018 - 01:19:57
Document(s) archivé(s) le : mercredi 12 septembre 2018 - 21:50:59

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Siddhartha Chandra. Apprentissage Profond pour des Prédictions Structurées Efficaces appliqué à la Classification Dense en Vision par Ordinateur. Autre. Université Paris-Saclay, 2018. Français. 〈NNT : 2018SACLC033〉. 〈tel-01812763〉

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