Marco Pedersoli
Département d'ingénierie système
Depuis février 2017, je suis professeur adjoint à l'École de technologie supérieure (ETS), l'université la plus jeune et à la croissance la plus rapide située au centre de Montréal, l'AI Mountain!
En 2015-2016 j'ai été post-doc au THOTH à INRIA Grenoble avec le Dr Cordelia Schmid et le Dr Jakob Verbeek. De 2012 à 2015, j'étais dans VISICS à KU Leuven avec prof. Tinne Tuytelaars. J'ai obtenu mon doctorat. au Centre de vision par ordinateur et à l'Université autonome de Barcelone (Ltd) sous la direction de Jordi Gonzàlez et Juan José Villanueva. Pour plus de détails, consultez mon CV.
Recherche d'intérêts:
- Technologies de l'information et des communications
Domaines de recherche:
- Les réseaux de neurones
- Apprentissage automatique
- Vision par ordinateur
- Reconnaissance des formes
- Réseaux de neurones convolutionnels
- Réseaux neuronaux récurrents
- Apprentissage faiblement supervisé
- Apprentissage non supervisé
- Apprentissage efficace
- Apprendre sur des appareils embarqués
SYS819 : Apprentissage profond
+ Articles originaux dans des revues à comité de lecture et chapitres de livres
«Alignement de la distribution conjointe sensible à la forme pour la segmentation d'images inter-domaines»Wang, Ping, Peng, Jizong, Pedersoli, Marco, Zhou, Yuan-Feng, Zhang, Cai-Ming et Desrosiers, Christian. |
«CAT : Entraînement contradictoire contraint pour une segmentation semi-supervisée anatomiquement plausible»Wang, Ping, Peng, Jizong, Pedersoli, Marco, Zhou, Yuan-Feng, Zhang, Cai-Ming et Desrosiers, Christian. |
«Adaptation de domaine multi-cible incrémentielle pour la détection d'objets avec un transfert de domaine efficace»Le Thanh Nguyen-Meidine, Madhu Kiran, Marco Pedersoli, José Dolz, Louis-Antoine Blais-Morin, Eric Granger » |
«Clustering profond: sur le lien entre les modèles discriminants et les K-means»Mohammed Jabi, Marco Pedersoli, Amar Mitiche, Ismail Ben Ayed » |
«Co-formation auto-rythmée et auto-cohérente pour la segmentation d'image semi-supervisée»Ping Wang, Jizong Peng, Marco Pedersoli, Yuanfeng Zhou, Caiming Zhang, Christian Desrosiers » |
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+ Articles dans les actes de conférence arbitrés
«Distillation de connaissances privilégiées pour la reconnaissance des émotions dimensionnelles dans la nature»Aslam, Muhammad Haseeb, Osama Zeeshan, Muhammad, Pedersoli, Marco, Koerich, Alessandro L., Bacon, Simon et Granger, Eric. |
«Détecteur zoom en cascade pour des images aériennes haute résolution»Meethal, Akhil, Granger, Eric et Pedersoli, Marco. |
«Les preuves négatives sont importantes dans la classification interprétable des images histologiques»Belharbi, Soufiane, Pedersoli, Marco, Ben Ayed, Ismail, McCaffrey, Luke et Granger, Éric. |
«OCR-VQGAN : apprivoiser la génération de texte dans l'image»Rodriguez, Juan A., Vazquez, David, Laradji, Issam, Pedersoli, Marco et Rodriguez, Pau. |
«Alignement de la caméra et apprentissage contrastif pondéré pour l'adaptation de domaine dans la personne vidéo ReID»Mekhazni, Djebril, Dufau, Maximilien, Desrosiers, Christian, Pedersoli, Marco et Granger, Eric. |
+ code
- Roi-Pooling à Lasagne. Portage du ROI-pooling R-CNN à Lasagnegithub.
- Détection faiblement supervisée. Code Python (Caffe) basé sur Fast RCNN pour une détection faiblement supervisée github.
- Code d'évaluation de détection de visage. Code source Python et Cbitbucket.
- Détection rapide d'objets 3D. Code source Python et C github.
- Modèle de champ de déformation. Code source Python et C github.
Marco
Pedersoli
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