Génération de données virtuelles pour la validation des ADAS

Virtual Data Generation for ADAS Validation

• Auteur / Autrice : Thérèse Tisseau des escotais
• Direction : Arnaud Breloy
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Sciences pour l'ingénieur spécialité Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 15/01/2024
• Etablissement(s) : Paris, HESAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Cedric - Centre d'études et de recherche en informatique et communications
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : Conservatoire national des arts et métiers (France)

Mots clés

Mots clés libres

Intelligence artificielle

IA générative

Véhicule autonome

Apprentissage automatique

Artificial intelligence

Generative models

Autonomous cars

Deep learning

Résumé

L'objectif de cette thèse est d'étudier et de tester les capacités des modèles de diffusion pour l'édition de vidéos. En particulier, cette thèse vise à permettre l'augmentation de jeux de données vidéo en modifiant le style des images ou en les éditant localement tout en contrôlant la différence de domaine introduite par ces modifications. L'application de ces nouveaux modèles visera à augmenter les jeux de données pour la validation de systèmes d'aide à la conduite.

The aim of this thesis is to study and test the capabilities of broadcast models for video editing. In particular, this thesis aims to enable the augmentation of video datasets by modifying the style of images or editing them locally, while controlling the domain difference introduced by these modifications. The application of these new models will be aimed at augmenting datasets for the validation of driver assistance systems.