[Seminar] Few-Shot Object Detection in Aerial Images
Le prochain séminaire LIVIA se tiendra le Mercredi 28 septembre à 12h00 en mode hybride.
Titre: Détection d'objets à quelques coups dans les images aériennes
par Pierre Le Jeune, Ph.D. candidat au L2TI, Université Sorbonne, Paris
Abstract: La détection d'objets est une tâche difficile en vision par ordinateur. Récemment, les méthodes basées sur l'apprentissage profond ont dépassé les algorithmes classiques à la fois en termes de qualité et de rapidité. Cependant, l'apprentissage en profondeur nécessite de grands ensembles d'apprentissage annotés pour atteindre de telles performances. Few-Shot Learning (FSL) vise à pallier cette lacune en apprenant plus efficacement sur des données rares. Alors que le FSL a été largement exploré dans la littérature, la détection d'objets à quelques coups (FSOD) n'est devenue un sujet d'intérêt que très récemment. La plupart des auteurs développent et benchmarkent leurs méthodes sur des images naturelles et rien ne garantit le transfert de leurs performances sur d'autres types d'images. Ce travail se concentre sur l'application de FSOD aux images aériennes. Tout d'abord, nous passons en revue la définition de FSOD et plusieurs méthodes existantes pour répondre à cette tâche. Une analyse de performance est effectuée sur des images aériennes et naturelles pour comprendre les défis de l'utilisation de telles méthodes sur des images aériennes. À la lumière de cette analyse, nous proposons un nouveau mécanisme d'attention. Il cible spécifiquement les petits objets qui semblent extrêmement difficiles à détecter dans le régime à quelques coups. Enfin, nous nous interrogeons sur la pertinence de l'Intersection sur l'Union (IoU) comme critère de similarité des boîtes et proposons une version dépendante de l'échelle : Scaled-IoU qui s'accorde mieux avec la perception humaine.
Bio: Pierre LE JEUNE est doctorant au laboratoire L2TI, Université Sorbonne Paris Nord tout en travaillant dans l'entreprise COSE. Il a obtenu le M.Sc. diplôme en modélisation mathématique et calcul de l'Université technique danoise (Copenhague) et le M.Sc. en ingénierie de Centrale Nantes. Ses intérêts de recherche actuels incluent Few-Shot Learning, Computer Vision et Deep Learning
* En personne : ETS-LIVIA, local A-3600.
