Thèse soutenue

Représentations de niveau intermédiaire pour la modélisation d'objets

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Auteur / Autrice : Stavros Tsogkas
Direction : Iasonas Kokkinos
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques et informatique
Date : Soutenance le 15/01/2016
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : CentraleSupélec (2015-....)
Laboratoire : Centre de vision numérique (Gif-sur-Yvette, Essonne)
Jury : Président / Présidente : Josef Sivic
Examinateurs / Examinatrices : Iasonas Kokkinos, Frédéric Jurie, Sven Dickinson, Andrea Vedaldi, Alan Yuille, Florent Perronnin
Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Jurie, Sven Dickinson

Résumé

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Dans cette thèse, nous proposons l'utilisation de représentations de niveau intermédiaire, et en particulier i) d'axes médians, ii) de parties d'objets, et iii) des caractéristiques convolutionnels, pour modéliser des objets.La première partie de la thèse traite de détecter les axes médians dans des images naturelles en couleur. Nous adoptons une approche d'apprentissage, en utilisant la couleur, la texture et les caractéristiques de regroupement spectral pour construire un classificateur qui produit une carte de probabilité dense pour la symétrie. Le Multiple Instance Learning (MIL) nous permet de traiter l'échelle et l'orientation comme des variables latentes pendant l'entraînement, tandis qu'une variante fondée sur les forêts aléatoires offre des gains significatifs en termes de temps de calcul.Dans la deuxième partie de la thèse, nous traitons de la modélisation des objets, utilisant des modèles de parties déformables (DPM). Nous développons une approche « coarse-to-fine » hiérarchique, qui utilise des bornes probabilistes pour diminuer le coût de calcul dans les modèles à grand nombre de composants basés sur HOGs. Ces bornes probabilistes, calculés de manière efficace, nous permettent d'écarter rapidement de grandes parties de l'image, et d'évaluer précisément les filtres convolutionnels seulement à des endroits prometteurs. Notre approche permet d'obtenir une accélération de 4-5 fois sur l'approche naïve, avec une perte minimale en performance.Nous employons aussi des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) pour améliorer la détection d'objets. Nous utilisons une architecture CNN communément utilisée pour extraire les réponses de la dernière couche de convolution. Nous intégrons ces réponses dans l'architecture DPM classique, remplaçant les descripteurs HOG fabriqués à la main, et nous observons une augmentation significative de la performance de détection (~14.5% de mAP).Dans la dernière partie de la thèse nous expérimentons avec des réseaux de neurones entièrement convolutionnels pous la segmentation de parties d'objets.Nous réadaptons un CNN utilisé à l'état de l'art pour effectuer une segmentation sémantique fine de parties d'objets et nous utilisons un CRF entièrement connecté comme étape de post-traitement pour obtenir des bords fins.Nous introduirons aussi un à priori sur les formes à l'aide d'une Restricted Boltzmann Machine (RBM), à partir des segmentations de vérité terrain.Enfin, nous concevons une nouvelle architecture entièrement convolutionnel, et l'entraînons sur des données d'image à résonance magnétique du cerveau, afin de segmenter les différentes parties du cerveau humain.Notre approche permet d'atteindre des résultats à l'état de l'art sur les deux types de données.