Thome, Nicolas, 1979-....
VIAF ID: 173700922 ( Personal )
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Preferred Forms
- 100 1 _ ‡a Thome, Nicolas ‡d 1979-...
- 100 1 _ ‡a Thome, Nicolas, ‡d 1979-....
Works
Title | Sources |
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Approche basées sur l'apprentissage en profondeur pour la segmentation des organes à risques dans les tomodensitométries thoraciques. | |
Approches par apprentissage pour l'estimation de mouvement multiframe en vidéo | |
Automatic analysis of historical aerial images : application to an epidemiological study. | |
Biais et raisonnement dans les systèmes de questions réponses visuelles. | |
Bias and reasoning in visual question answering | |
Un cadre flexible pour l'apprentissage automatique interprétable : application à la classification d'images et d'audio. | |
Classification d'images à partir d'une annotation implicite par le regard | |
Comptage et suivi de personnes dans un réseau de caméras pour l'analyse comportementale | |
'Computer-aided real-time detection for early detection of colorectal cancer in videocolonoscopy'. | |
Conception d’architectures profondes pour l’interprétation de données visuelles. | |
Content based images retrieval based on implicit gaze annotations. | |
Counting and tracking people in a cameras’ network for behavioral analysis. | |
Decentralized and asynchronous algorithms for large scale machine learning and application to multimedia indexing. | |
Deep Inside Visual-Semantic Embeddings | |
Deep learning based approaches for the segmentation of Organs at Risk in Thoracic Computed Tomography Scans. | |
Deep learning compact and invariant image representations for instance retrieval | |
Deep learning for continuous EEG analysis. | |
Deep learning for contour detection - Applied to smartphone-based dental monitoring. | |
Deep learning for seismic data processing and interpretation. | |
Deep learning motion estimation in ultrasound imaging : Application to myocardial deformation quantification | |
Deep learning pour la prévision spatio-temporelle-application à la production photovoltaïque. | |
Depth attention for scene understanding | |
Description of video content : motion and temporal elasticity. | |
'Détection temps réel assistée par ordinateur pour le dépistage précoce du cancer colorectal en vidéocoloscopie' | |
Espaces profonds de répresentation. | |
Étude de l'apprentissage et de la généralisation des réseaux profonds en classification d'images | |
Evaluation de la synthèse d'images au travers du prisme de la confidentialité. | |
Evaluation of Deep Image Generation Through the Lens of Privacy and Utility | |
Fine-grained action detection and classification from videos with spatio-temporal convolutional neural networks : Application to Table Tennis.. | |
Fusion en ligne d'algorithmes de suivi visuel d'objet | |
Improving Latent Representations of ConvNets for Visual Understanding | |
Incorporating physical knowledge into deep neural network | |
Incorporation de connaissance physique dans des réseaux de neurones profonds. | |
Learning approaches for multi-frame motion estimation. | |
Learning sub-grid dynamics in idealized turbulent systems. | |
Modélisation du vieillissement dans le système visuel & la boîte à outils Python de Convis. | |
Modelling Aging in the Visual System & The Convis Python Toolbox | |
Module d'attention sensible à la profondeur pour l'analyse de scènes. | |
Multi-modal representation learning towards visual reasoning | |
On-line fusion of visual object tracking algorithms. | |
Pattern Recognition in the Usage Sequences of Medical Apps | |
Potential and challenges of reinforcement learning for flow control | |
Potentiel et défis de l’apprentissage par renforcement pour le contrôle des écoulements. | |
Prior-constrained Convolutional Neural Networks for Medical Image Segmentation. | |
Représentations hiérarchiques et discriminantes pour la reconnaissance des formes, l'identification des personnes et l'analyse des mouvements dans les séquences d'images | |
Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur | |
Réseaux de neurones sur graphes : analyse et contributions | |
Résolution automatique de puzzles par apprentissage profond | |
Robust deep learning for autonomous driving | |
Robust Learning of a depth map for obstacle avoidance with a monocular stabilized flying camera | |
Safety of automotive systems using Machine Learning. | |
Sécurité fonctionnelle des modèles d'apprentissage machine dans le contexte automobile | |
sélection des caractéristiques, codage parcimonieux et normalisation pour la classification d’images de matériaux. | |
Semantic segmentation of 3D medical images with deep learning | |
Semi-supervised learning for large-scale Earth observation data understanding | |
Smart acoustics antennas : localisation of acoustics sources using Deep Learning. | |
Solving jigsaw puzzles with deep learning. | |
Solving repeated optimization problems by Machine Learning | |
Spatial techniques for video understanding. | |
Structural and Functional Learning for Industrial Design Automatization | |
Techniques spatiales pour la compréhension vidéo | |
Transfer Learning for Image Classification | |
Utilisation de méthodes d'apprentissage pour la résolution de problèmes répétés d'optimisation. | |
Varying resolution and privileged information for image recognition. | |
Vers un apprentissage avec peu d’annotations en vision par ordinateur : Application à la classification et à la détection d’objets dans les images. | |
Weakly supervised learning for visual recognition |