Apprentissage de représentations invariantes de domaines pour des données d'images hétérogènes
Langue Anglais
Accéder au document

Ce document est protégé en vertu du Code de la Propriété Intellectuelle.

 
Auteur : Obrenović, Mihailo
Date de soutenance : 29-09-2023

Directeur(s) de thèse : Gançarski, Pierre - Ivanović, Miloš

Président : Courty, Nicolas
Rapporteur(s) : Courty, Nicolas - Ienco, Dino
Membre(s) du jury : Lampert, Thomas - Noblet, Vincent - Pelletier, Charlotte

Établissement de soutenance : Strasbourg - Université de Kragujevac (Serbie)
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Adaptation de domaine, Apprentissage profond, Apprentissage de représentations, Télédétection
Mots-clés :
  • Apprentissage profond
  • Télédétection
Résumé : L’apprentissage profond supervisé repose largement sur une grande quantité de données étiquetées, souvent difficile à obtenir. L'adaptation de domaine résout ce problème en appliquant les connaissances acquises à partir d'un jeu de données étiqueté à un autre jeu lié, mais non ou faiblement étiqueté. L'adaptation de domaine hétérogène est particulièrement complexe car les domaines se situent dans différents espaces. Ces méthodes sont très intéressantes pour les champs où une variété de capteurs est utilisée (comme la télédétection), capturant des images de différentes modalités. Cette thèse propose des approches novatrices pour l'Adaptation de Domaine d'Images Hétérogènes (ADIH) basées sur l'extraction de caractéristiques invariantes de domaines. La thèse examine différents scénarios de supervision dans le domaine cible : non supervisé, semi-supervisé et avec des contraintes. Les résultats montrent que l'approche proposée surpasse de manière cohérente les méthodes concurrentes.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2023STRAD052
Type de ressource : Thèse