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Seminar/2017-12-13

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Mercredi 13 décembre 2017, 11h-12h, Amphi 4 de l'EPITA


Vers l'apprentissage d'un sens commun visuel

Camille Couprie, Facebook AI research

Les réseaux de neurones convolutifs connaissent depuis quelques années un franc succès dans de nombreuses applications de reconnaissance visuelle. Nous reviendrons sur les premiers travaux en la matière en segmentation sémantique (étiquetage de chaque pixel des images par une catégorie sémantique). Nous explorerons ensuite une piste d'amélioration visant à réduire la quantité de données labelisées utilisée, à base d'entraînement de réseaux adversaires.

Dans un second temps, nous nous intéresserons au problème de la prédiction d'images suivantes dans les vidéos: s'il nous parait simple d'anticiper ce qu'il va se passer dans un futur très proche, c'est un problème difficile à modéliser mathématiquement étant données les multiples sources d'incertitude. Nous présenterons nos travaux de prédiction dans le domaine des images naturelles, puis dans l'espace plus haut niveau des segmentations sémantiques, nous permettant de prédire plus loin dans le futur.

Camille Couprie est chercheuse à Facebook Artificial Intelligence Research. Elle a obtenu son doctorat en informatique de l'Université Paris Est en 2011, sous la direction de Hugues Talbot, Laurent Najman et Leo Grady, avec une recherche spécialisée dans la formulation et l'optimisation de problèmes de vision par ordinateur dans les graphes. En 2012, elle a travaillé comme postdoc a l'institut Courant de New York University avec Yann LeCun. Après un poste IFP new energies, organisme de recherche français actif dans les domaines de l'énergie, des transports et de l'environnement, elle a rejoint Facebook en 2015.

https://perso.esiee.fr/~coupriec/, http://cs.nyu.edu/~mathieu/iclr2016.html, http://thoth.inrialpes.fr/people/pluc/iccv2017