Bibliografías temáticas / Apprentissage profond géométrique

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  1. Tesis

Literatura académica sobre el tema "Apprentissage profond géométrique"

Autor: Grafiati
Publicado: 25 de mayo de 2024

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Tesis sobre el tema "Apprentissage profond géométrique"

1

Mazari, Ahmed. "Apprentissage profond pour la reconnaissance d’actions en vidéos." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2020. http://www.theses.fr/2020SORUS171.

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Resumen
De nos jours, les contenus vidéos sont omniprésents grâce à Internet et les smartphones, ainsi que les médias sociaux. De nombreuses applications de la vie quotidienne, telles que la vidéo surveillance et la description de contenus vidéos, ainsi que la compréhension de scènes visuelles, nécessitent des technologies sophistiquées pour traiter les données vidéos. Il devient nécessaire de développer des moyens automatiques pour analyser et interpréter la grande quantité de données vidéo disponibles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la reconnaissance d'actions dans les vidéos, c.a.d au pr
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2

Maignant, Elodie. "Plongements barycentriques pour l'apprentissage géométrique de variétés : application aux formes et graphes." Electronic Thesis or Diss., Université Côte d'Azur, 2023. http://www.theses.fr/2023COAZ4096.

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Resumen
Une image obtenue par IRM, c'est plus de 60 000 pixels. La plus grosse protéine connue chez l'être humain est constituée d'environ 30 000 acides aminés. On parle de données en grande dimension. En réalité, la plupart des données en grande dimension ne le sont qu'en apparence. Par exemple, de toutes les images que l'on pourrait générer aléatoirement en coloriant 256 x 256 pixels, seule une infime proportion ressemblerait à l'image IRM d'un cerveau humain. C'est ce qu'on appelle la dimension intrinsèque des données. En grande dimension, apprentissage rime donc souvent avec réduction de dimension
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3

Girard, Nicolas. "Approches d'apprentissage et géométrique pour l'extraction automatique d'objets à partir d'images de télédétection." Thesis, Université Côte d'Azur, 2020. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03177997.

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Resumen
Créer un double numérique de la Terre sous forme de cartes a de nombreuses applications comme la conduite autonome, la planification urbaine, les télécommunications, la gestion des catastrophes naturelles, etc. Les systèmes d'information géographique (SIG) sont utilisés pour intégrer des données géolocalisées sous forme de cartes. Les SIG utilisent une représentation vectorielle pour les objets, prenant peu d'espace mémoire et rendant leur modification plus facile que des données raster. Avec la quantité croissante d'images satellites et aériennes capturées chaque jour, des méthodes automatiqu
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4

Fang, Hao. "Modélisation géométrique à différent niveau de détails d'objets fabriqués par l'homme." Thesis, Université Côte d'Azur (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019AZUR4002/document.

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Resumen
La modélisation géométrique d'objets fabriqués par l'homme à partir de données 3D est l'un des plus grands défis de la vision par ordinateur et de l'infographie. L'objectif à long terme est de générer des modèles de type CAO de la manière la plus automatique possible. Pour atteindre cet objectif, des problèmes difficiles doivent être résolus, notamment (i) le passage à l'échelle du processus de modélisation sur des données d'entrée massives, (ii) la robustesse de la méthodologie contre des mesures d'entrées erronés, et (iii) la qualité géométrique des modèles de sortie. Les méthodes existantes
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5

Mehr, Éloi. "Unsupervised Learning of 3D Shape Spaces for 3D Modeling." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS566.

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Resumen
Bien que les données 3D soient de plus en plus populaires, en particulier avec la démocratisation des expériences de réalité virtuelle et augmentée, il reste très difficile de manipuler une forme 3D, même pour des designers ou des experts. Partant d’une base de données d’instances 3D d’une ou plusieurs catégories d’objets, nous voulons apprendre la variété des formes plausibles en vue de développer de nouveaux outils intelligents de modélisation et d’édition 3D. Cependant, cette variété est souvent bien plus complexe comparée au domaine 2D. En effet, les surfaces 3D peuvent être représentées e
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6

Hosni, Nadia. "De l’analyse en composantes principales fonctionnelle à l’autoencodeur convolutif profond sur les trajectoires de formes de Kendall pour l’analyse et la reconnaissance de la démarche en 3D." Thesis, Lille 1, 2020. http://www.theses.fr/2020LIL1I066.

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Resumen
Récemment, le développement de solutions automatiques et intelligentes pour la compréhension du contenu des vidéos et plus particulièrement pour l’analyse spatio-temporelle des mouvements Humains est au cœur de plusieurs domaines de recherche tels que les vidéos surveillances, les interactions Homme-Machine et la rééducation. Dans ce projet de thèse, nous proposons de procéder à l’analyse et la reconnaissance de la démarche en 3D qui est aussi un domaine de recherche actif en biométrie comportementale grâce au caractère non-invasif (aucune coopération de l’utilisateur), convivial (user-friendl
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7

Poulenard, Adrien. "Structures for deep learning and topology optimization of functions on 3D shapes." Thesis, Institut polytechnique de Paris, 2020. http://www.theses.fr/2020IPPAX007.

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Resumen
Le domaine du traitement de la géométrie suit un cheminement similaire à celui de l'analyse d'images avec l'explosion des publications consacrées à l'apprentissage profond ces dernières années. Un important effort de recherche est en cours pour reproduire les succès de l'apprentissage profond dans le domaine de la vision par ordinateur dans le contexte de l'analyse de formes 3D. Contrairement aux images, les formes 3D peuvent peuvent être représentées de différentes manières comme des maillages ou des nuages de points souvent dépourvus d'une structure canonique. Les algorithmes d'apprentissage
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8

Madra, Anna. "Analyse et visualisation de la géométrie des matériaux composites à partir de données d’imagerie 3D." Thesis, Compiègne, 2017. http://www.theses.fr/2017COMP2387/document.

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Resumen
Le sujet du projet de thèse réalisée en cotutelle entre Laboratoire Roberval à l'Université de Technologie de Compiègne et le Centre de Composites à Haute Performance d'École Polytechnique de Montréal porté sur une proposition de l'architecture du deep learning avec sémantique pour la création automatisée des modèles de la microstructure de matériaux composites à partir d'imagerie de la micrographie aux rayons X. La thèse consiste de trois parties principales : d'abord les méthodes du prétraitement de données microtomographiques sont relevées, avec l'accent sur la segmentation de phases à part
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