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Informatique
/ 20-12-2023
Delaunay Julien
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Cette thèse se concentre sur la génération d'explications locales pour les modèles de machine learning déjà déployés, en recherchant les conditions optimales pour des explications pertinentes, prenant en compte à la fois les données et les besoins de l'utilisateur. L'objectif principal est de développer des méthodes produisant des explications pour n'importe quel modèle de prédiction, tout en veillant à ce que ces explications demeurent à la fois fidèles au modèle sous-jacent et compréhensibles par les utilisateurs qui les reçoivent. La thèse est divisée en deux parties. Dans la première, on améliore une méthode d'explication basée sur des règles. On introduit ensuite une approche pour évaluer l'adéquation des explications linéaires pour approximer un modèle à expliquer. Enfin, cette partie présente une expérimentation comparative entre deux familles de méthodes d'explication contrefactuelles, dans le but d'analyser les avantages de l'une par rapport à l'autre. La deuxième partie se concentre sur des expériences utilisateurs évaluant l'impact de trois méthodes d'explication et de deux représentations différentes. Ces expériences mesurent la perception en termes de compréhension et de confiance des utilisateurs en fonction des explications et de leurs représentations. L'ensemble de ces travaux contribue à une meilleure compréhension de la génération d'explications pour les modèles de machine learning, avec des implications potentielles pour l'amélioration de la transparence, de la confiance et de l'utilisabilité des systèmes d'IA déployés.
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Automatique, productique et robotique
/ 12-12-2023
Robic Maxime
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Cette thèse vise à développer des lois de commande basées vision pour un satellite d'observation en basse orbite capable de s'orienter sur ses trois degrés de liberté. En effet, les satellites d'observation de la Terre doivent pointer précisément leur capteur vers la surface de la Terre, et les méthodes de commande traditionnelles font face à des problèmes en raison de la vitesse orbitale du satellite et des perturbations externes devenant fortes en orbite terrestre basse. Un guidage en temps réel de l'attitude d'un satellite à partir des informations d'un capteur de vision peut offrir davantage de fonctionnalités pour améliorer la robustesse, la précision et la flexibilité du pointage, et permettre des missions plus complexes, telles que le suivi d'un objet en mouvement, ce qui restait jusqu'à présent un problème ouvert. L'asservissement visuel est une approche prometteuse dans ce contexte. Elle a en effet déjà prouvé son efficacité pour effectuer des tâches robotiques (déplacement, manipulation, observation,..), avec de récentes applications à la robotique spatiale. En formulant la mission d'un satellite comme une tâche d'asservissement visuel, il devient possible d'appliquer ces techniques pour contrôler précisément son orientation. Cette thèse propose des lois d'asservissement visuel pour résoudre les problèmes liés aux mouvements rapides du satellite, à ses contraintes mécaniques, à la poursuite de cibles mobiles, et à la qualité de l'image, en atténuant spécifiquement le flou de mouvement lors d'une acquisition.
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Automatique, productique et robotique
/ 12-12-2023
Makiyeh Fouad
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La manipulation d'objets rigides a depuis longtemps alimenté l'automatisation, tandis que l'adaptation aux matériaux souples reste un problème ouvert. Cette étude se concentre sur la commande de la forme d'objets déformables en utilisant le modèle masse-ressort (MSM) pour développer des relations analytiques entre les déplacements des points de l'objet et le mouvement des points manipulés. Nous dérivons une loi de commande basée sur cette relation pour positionner avec précision en temps réel plusieurs points de l'objet dans différentes expériences mettant en œuvre divers objets souples, deux manipulateurs robotiques et une caméra RGB-D. Nous proposons en outre deux méthodes de déformation de la forme des objets souples, en utilisant des vecteurs de caractéristiques de faible dimension, en exploitant les descripteurs de Fourier ou les moments 3D, pour paramétrer la surface de l'objet. Diverses expériences confirment l'efficacité de ces paramétrisations dans la commande de la forme. Nous détaillons également la création du modèle, l'estimation de ses paramètres et le suivi des objets déformables, comblant ainsi l'écart entre les déformations du modèle et celles du monde réel.
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Informatique
/ 12-12-2023
Amalou Abderaouf Nassim
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L'estimation du temps d'exécution des programmes est une tâche clé mais difficile, rendue encore plus complexe par la croissance de la complexité et l'insuffisance de la documentation des architectures de processeurs modernes. Bien que les méthodes traditionnelles comme les simulateurs précis au cycle soient exactes, elles sont également longues et nécessitent une compréhension approfondie de l'architecture du processeur. Pour aborder ces limitations, une nouvelle approche basée sur les données et utilisant des techniques d'apprentissage automatique a été développée. Cependant, bien que les modèles d'apprentissage automatique existants offrent des estimations rapides, ils sont principalement adaptés à des architectures simples avec des temps d'instruction constants. Ce document vise à développer de nouvelles méthodes d'apprentissage automatique pour des processeurs complexes et non documentés en introduisant la prise en compte du contexte dans les modèles de timing basés sur l'apprentissage automatique. Une approche novatrice traitant les séquences d'instructions comme un langage naturel et emploie des algorithmes d'apprentissage automatique avancés tels que les réseaux Long Short-Term Memory et les Transformers. Ceci permet au modèle de prendre en compte des caractéristiques complexes telles que les effets de cache et de pipeline, améliorant la précision pour les temps d'exécution moyens et pires cas.
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Signal, image, vision
/ 12-12-2023
Bacchus Denis Pascal
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Les images satellitaires ont une grande résolution aujourd'hui grâce à des capteurs performants. Cela se traduit par une utilisation importante de ces images pour tout type d'application. Cet accroissement du volume de données à transmettre jusqu'à la Terre nécessite des méthodes de compression efficaces devant tenir compte des contraintes matérielles existant dans les systèmes embarqués. Nous répondons à ces problématiques par l'emploi de réseaux de neurones profonds. Nous développons d'abord un autoencodeur adapté au point de fonctionnement voulu et aux particularités des images satellitaires. Nous l'améliorons avec l'ajout d'une fonction de coût perceptuel afin d'extraire les détails hautes fréquences de ces images à forte entropie. Dans un deuxième temps, nous incluons d'autres traitements que la compression à notre réseau pour diminuer la complexité. En effet, les images brutes en sortie de capteurs sont des matrices de filtres colorés exigeant un dématriçage pour obtenir une image RVB. Ces images sont par ailleurs bruitées lors de l'acquisition, ce qui complique la tâche de compression. Nous présentons alors un réseau pour traiter conjointement ces opérations lors de la phase de reconstruction tout en codant des images brutes. Nous améliorons notre réseau avec une branche de guidage lors de l'entraînement pour forcer une reconstruction intermédiaire proche lors du décodage. Notre méthode obtient de meilleurs compromis débits-distorsions que les standards satellitaires actuels tout en réduisant la complexité totale de l'ensemble du processus.
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Informatique
/ 08-12-2023
Yuan Shenghao
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En tant que technologie révolutionnaire d'extension du noyau, Berkeley Packet Filters (BPF) a été appliqué à divers systèmes d'exploitation dans différents domaines, des serveurs (BPF étendu de Linux) aux micro-contrôleurs (rBPF de RIOT-OS). L'isolation des machines virtuelles BPF est essentielle pour garantir l'intégrité du système contre les programmes potentiellement malveillants, en particulier pour les microcontrôleurs qui disposent rarement d'une protection matérielle de la mémoire. Cette thèse présente une machine virtuelle rBPF de confiance dont l'isolation des fautes est formellement prouvée dans l'assistant de preuve Coq. Nous présentons un processus de vérification de bout en bout pour extraire une implémentation C exécutable vérifiée à partir de modèles rBPF abstraits écrits en Coq. Nous introduisons également des techniques Just-in-Time dans rBPF pour l'optimisation des performances. Nos preuves sont toutes vérifiées mécaniquement dans Coq.
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Signal, image, vision
/ 05-12-2023
Herbreteau Sébastien
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La première partie de cette thèse est consacrée à la compréhension, l'analyse et la conception de réseaux de neurones supervisés dans le contexte du débruitage d'images. Notre premier travail s'appuie sur le débruiteur traditionnel DCT et le revisite avec une dose d'apprentissage, tout en conservant l'intuition originale. Le CNN à deux couches qui en résulte s'appuie sur une transformation interprétable basée sur les données, ce qui améliore considérablement les performances. En parallèle, nous étudions l'importance de l'équivariance à la normalisation dans le débruitage et proposons des modifications architecturales pour les CNNs existants afin de garantir cette propriété sans perte de performance, tout en les rendant également plus robustes aux changements de niveaux de bruit. La deuxième partie traite de l'apprentissage non supervisé pour le débruitage d'images. Nous proposons un cadre général d'estimation paramétrique basé sur la minimisation du risque quadratique qui permet de réinterpréter et de réconcilier plusieurs méthodes non-locales, y compris BM3D. Grâce à ce paradigme, nous construisons NL-Ridge, un nouveau débruiteur qui exploite les combinaisons linéaires de patchs brutées. Puis, en étendant sa formulation via une technique de chaînage reposant sur l'exploitation d'images pilotes de plus en plus raffinées, un algorithme à plusieurs étapes est proposé. Nous montrons que ce dernier se compare favorablement aux meilleures méthodes non supervisées.
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Signal, image, vision
/ 29-11-2023
Le Bon Brandon
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L'acquisition d'une image est restreinte par les limitations du matériel d'acquisition et est soumise à des perturbations. La reconstruction d'images à partir de mesures dégradées est un problème inverse, souvent mal conditionné et demandant donc la présence d'une connaissance à priori sur les images à reconstruire. Les algorithmes déroulés ont prouvé leur efficacité en matière de résolution de problèmes inverses, mais leur coût en mémoire et en temps de calcul est très élevé. Notre première contribution est une méthode d'entraînement pour les algorithmes déroulés, permettant de considérablement réduire les coûts et les contraintes liées à l'entraînement de ces méthodes. Nous nous intéressons ensuite plus particulièrement aux problèmes inverses liés à l'acquisition et à la reconstruction de champs de lumière. Ceux-ci permettent d'obtenir l'information 3D cruciale pour une variété de tâches en imagerie, qui est perdue lors de l'acquisition d'une image avec une caméra traditionnelle. Un champ de lumière est généralement capturé via des appareils coûteux et non accessibles au grand public. Notre deuxième contribution est une méthode basée sur les algorithmes d'optimisation déroulés, permettant de reconstruire un champ de lumière à partir d'un empilement de mises au point, contenant peu d'images capturées avec une caméra traditionnelle.
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Signal, image, vision
/ 17-10-2023
Li Qian
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Malgré le potentiel important de la synthèse de nouvelles vues à partir d’entrées éparses dans les applications d’infographie et de vision par ordinateur, plusieurs défis subsistent dans ce sujet. Cette thèse étudie trois aspects concernant la synthèse de nouvelles vues. Tout d’abord, nous avons présenté une nouvelle approche pour améliorer les NeRF à partir d’entrées éparses. Les méthodes proposées comprennent échantillonnage global avec régularisation, l’augmentation des données, l’échantillonnage de patchs locaux avec régularisation basée sur les patchs et la régularisation de profondeur explicite. Des évaluations approfondies démontrent que notre méthode surpasse les performance de référence. Deuxièmement, nous avons proposé d’améliorer le champ lumineux neuronal à partir d’entrées éparses. Nous utilisons un réseau neuronal implicite conditionné sur les caractéristiques des rayons locaux d’un encodeur à convolutions. Nous atteignons des performances compétitives et offrons une vitesse de rendu beaucoup plus rapide. Troisièmement, nous avons introduit une nouvelle approche pour génération de forme et rayonnement 3D d’un scène contenant plusieurs personnes à partir d’images éparses. Notre approche intègre des contraintes géométriques à l’aide de maillages pré-calculés, de la régularisation des rayons basée sur les patchs et de la régularisation de la saturation. Nous atteignons des performances de pointe sur des données réelles et synthétiques.
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Signal, image, vision
/ 22-09-2023
Cadoret Ambroise
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Dans cette thèse, l’objectif est de surveiller une éolienne sans avoir à l’arrêter ni à interférer avec son fonctionnement. Ainsi, le problème de la surveillance des éoliennes par analyse modale opérationnelle est traité. Le défi principal provient du fait qu’une éolienne en rotation entraîne un caractère périodique au système, ce qui empêche l’utilisation des méthodes d’identification des modes propres définie pour des structures temporellement invariantes telles que celles de génie civil. Pour permettre l’identification des modes propres des systèmes périodiques, une étude de la dynamique des éoliennes en rotation est réalisée. Ainsi, basée, sur cette étude, une approximation des modes propres des éoliennes en rotation est définie, où ces modes propres sont définis comme une somme de modes propres d’une structure invariante. Par la suite, il est démontré théoriquement que les méthodes d’identification sous espaces existantes peuvent identifier correctement l’approximation définie précédemment. Puis validé avec différents exemples d’identifications utilisant des données simulées à partir de modèles d’éoliennes. Pour conclure le travail, la détection de défaut du rotor est traitée, en utilisant des mesures du rotor ou bien de la tour. Pour ces deux cas, les paramètres obtenus par identification les plus sensibles aux défauts sont recherchés et utilisés pour adapter une méthode de détection de défaut de l’état de l’art. Pour les deux situations, il a été possible de détecter une baisse de raideur d’une pale et de déterminer la pale endommagée lorsque des mesures du rotor sont utilisées.
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