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  1. Dissertations / Theses

Academic literature on the topic 'Apprentissage profond multi-Modal'

Author: Grafiati
Published: 1 June 2024
Last updated: 31 July 2025

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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage profond multi-Modal"

1

Ben-Younes, Hedi. "Multi-modal representation learning towards visual reasoning." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS173.

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Abstract:
La quantité d'images présentes sur internet augmente considérablement, et il est nécessaire de développer des techniques permettant le traitement automatique de ces contenus. Alors que les méthodes de reconnaissance visuelle sont de plus en plus évoluées, la communauté scientifique s'intéresse désormais à des systèmes aux capacités de raisonnement plus poussées. Dans cette thèse, nous nous intéressons au Visual Question Answering (VQA), qui consiste en la conception de systèmes capables de répondre à une question portant sur une image. Classiquement, ces architectures sont conçues comme des sy
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2

Zhang, Yifei. "Real-time multimodal semantic scene understanding for autonomous UGV navigation." Thesis, Bourgogne Franche-Comté, 2021. http://www.theses.fr/2021UBFCK002.

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Abstract:
Une analyse sémantique robuste des scènes extérieures est difficile en raison des changements environnementaux causés par l'éclairage et les conditions météorologiques variables, ainsi que par la variation des types d'objets rencontrés. Cette thèse étudie le problème de la segmentation sémantique à l'aide de l'apprentissage profond et avec des d'images de différentes modalités. Les images capturées à partir de diverses modalités d'acquisition fournissent des informations complémentaires pour une compréhension complète de la scène. Nous proposons des solutions efficaces pour la segmentation sup
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3

Tahoun, Mohamed. "Object Shape Perception for Autonomous Dexterous Manipulation Based on Multi-Modal Learning Models." Electronic Thesis or Diss., Bourges, INSA Centre Val de Loire, 2021. http://www.theses.fr/2021ISAB0003.

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Abstract:
Cette thèse propose des méthodes de reconstruction 3D d’objets basées sur des stratégies multimodales d'apprentissage profond. Les applications visées concernent la manipulation robotique. Dans un premier temps, la thèse propose une méthode de reconstruction visuelle 3D à partir d’une seule vue de l’objet obtenue par un capteur RGB-D. Puis, afin d’améliorer la qualité de reconstruction 3D des objets à partir d’une seule vue, une nouvelle méthode combinant informations visuelles et tactiles a été proposée en se basant sur un modèle de reconstruction par apprentissage. La méthode proposée a été
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4

Aissa, Wafa. "Réseaux de modules neuronaux pour un raisonnement visuel compositionnel." Electronic Thesis or Diss., Paris, HESAM, 2023. http://www.theses.fr/2023HESAC033.

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Abstract:
Cette thèse de doctorat porte sur le raisonnement visuel compositionnel. Lorsqu'on présente une paire image-question à un modèle de réseau de neurones, notre objectif est que le modèle réponde à la question en suivant une chaîne de raisonnement définie par un programme. Nous évaluons la capacité de raisonnement du modèle dans le cadre de la Question Réponse Visuelle (QRV). La QRV compositionnelle décompose les questions complexes en sous-problèmes modulaires plus simples. Ces sous-problèmes incluent des compétences de raisonnement telles que la détection d'objets et d'attributs, la détection d
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5

Ouenniche, Kaouther. "Multimodal deep learning for audiovisual production." Electronic Thesis or Diss., Institut polytechnique de Paris, 2023. http://www.theses.fr/2023IPPAS020.

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Abstract:
Dans le contexte en constante évolution du contenu audiovisuel, la nécessité cruciale d'automatiser l'indexation et l'organisation des archives s'est imposée comme un objectif primordial. En réponse, cette recherche explore l'utilisation de techniques d'apprentissage profond pour automatiser l'extraction de métadonnées diverses dans les archives, améliorant ainsi leur accessibilité et leur réutilisation. La première contribution de cette recherche concerne la classification des mouvements de caméra. Il s'agit d'un aspect crucial de l'indexation du contenu, car il permet une catégorisation effi
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6

Yang, Yingyu. "Analyse automatique de la fonction cardiaque par intelligence artificielle : approche multimodale pour un dispositif d'échocardiographie portable." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ4107.

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Abstract:
Selon le rapport annuel de la Fédération Mondiale du Cœur de 2023, les maladies cardiovasculaires (MCV) représentaient près d'un tiers de tous les décès mondiaux en 2021. Comparativement aux pays à revenu élevé, plus de 80% des décès par MCV surviennent dans les pays à revenu faible et intermédiaire. La répartition inéquitable des ressources de diagnostic et de traitement des MCV demeure toujours non résolue. Face à ce défi, les dispositifs abordables d'échographie de point de soins (POCUS) ont un potentiel significatif pour améliorer le diagnostic des MCV. Avec l'aide de l'intelligence artifi
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7

Robert, Damien. "Efficient learning on large-scale 3D point clouds." Electronic Thesis or Diss., Université Gustave Eiffel, 2024. http://www.theses.fr/2024UEFL2003.

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Abstract:
Au cours de la dernière décennie, l'apprentissage profond a été le moteur des progrès dans l'analyse automatisée de structures de données complexes aussi diverses que le texte, l'image, l'audio et la vidéo. En particulier, les modèles de type transformer et l'apprentissage auto-supervisé ont récemment déclenché une course généralisée visant à apprendre des représentations textuelles et visuelles expressives en entrainant le modèle au plus grand nombre de paramètres, sur le plus gros jeu de données possible, à l'aide des plus grandes ressources de calcul. Cette thèse emprunte un chemin différen
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8

Sylvain, Tristan. "Locality and compositionality in representation learning for complex visual tasks." Thesis, 2021. http://hdl.handle.net/1866/25594.

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Abstract:
L'utilisation d'architectures neuronales profondes associée à des innovations spécifiques telles que les méthodes adversarielles, l’entraînement préalable sur de grands ensembles de données et l'estimation de l'information mutuelle a permis, ces dernières années, de progresser rapidement dans de nombreuses tâches de vision par ordinateur complexes telles que la classification d'images de catégories préalablement inconnues (apprentissage zéro-coups), la génération de scènes ou la classification multimodale. Malgré ces progrès, il n’est pas certain que les méthodes actuelles d’apprentissage de r
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