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Leveraging class hierarchies with metric-guided prototype learning / Vivien Sainte Fare Garnot (2021)
Titre : Leveraging class hierarchies with metric-guided prototype learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Année de publication : 2021 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : BMVC 2021, 32nd British Machine Vision Conference 22/11/2021 25/11/2021 online Royaume-Uni OA Proceedings Importance : 31 p. Note générale : bibliographie
préprint déposé sur ArXivLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] matrice d'erreur
[Termes IGN] prototype
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) Not all errors are created equal. This is especially true for many key machine learning applications. In the case of classification tasks, the severity of errors can be summarized under the form of a cost matrix, which assesses the gravity of confusing each pair of classes. When the target classes are organized into a hierarchical structure, this matrix defines a metric. We propose to integrate this metric in a new and versatile classification layer in order to model the disparity of errors. Our method relies on jointly learning a feature-extracting network and a set of class representations, or prototypes, which incorporate the error metric into their relative arrangement in the embedding space. Our approach allows for consistent improvement of the severity of the network's errors with regard to the cost matrix. Furthermore, when the induced metric contains insight on the data structure, our approach improves the overall precision as well. Experiments on four different public datasets -- from agricultural time series classification to depth image semantic segmentation -- validate our approach. Numéro de notice : C2021-027 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : 10.48550/arXiv.2007.03047 En ligne : https://www.bmvc2021-virtualconference.com/assets/papers/0084.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98983
Titre : Mining the semantic Web for OWL axioms Titre original : Fouille du Web sémantique à la recherche d'axiomes OWL Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Thu Huong Nguyen, Auteur ; Andrea Tettamanzi, Directeur de thèse Editeur : Nice : Université Côte d'Azur Année de publication : 2021 Importance : 175 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat présentée en vue de l’obtention du grade de docteur en Informatique de l’Université Côte d’AzurLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] algorithme génétique
[Termes IGN] données ouvertes
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] logique floue
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] OWL
[Termes IGN] RDF
[Termes IGN] théorie des possibilités
[Termes IGN] web des données
[Termes IGN] web sémantiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) In the Semantic Web era, Linked Open Data (LOD) is its most successful implementation, which currently contains billions of RDF (Resource Data Framework) triples derived from multiple, distributed, heterogeneous sources. The role of a general semantic schema, represented as an ontology, is essential to ensure the correctness and consistency in LOD and make it possible to infer implicit knowledge by reasoning. The growth of LOD creates an opportunity for the discovery of
ontological knowledge from its raw RDF data itself to enrich relevant knowledge bases. In this work, we aim at discovering schema-level knowledge in the form of axioms encoded in OWL (Ontology Web Language) from RDF data. The approaches to automated generation of the axioms from recorded RDF facts on the Web may be regarded as a case of inductive reasoning and ontology learning. The instances, represented by RDF triples, play the role of specific observations, from which axioms can be extracted by generalization. Based on the insight that discovering new knowledge is essentially an evolutionary, whereby hypotheses are generated by some heuristic mechanism and then tested against the available evidence, so that only the best hypotheses survive, we propose a model applying Grammatical Evolution, one type of evolutionary algorithm, to mine OWL axioms from an RDF data repository. In addition, we specialize the model for the specific problem of learning OWL class disjointness axioms, along with the experiments performed on DBpedia, one of the prominent examples of LOD. Furthermore, we use different axiom scoring functions based on possibility theory, which are well-suited to the open world assumption scenario of LOD, to evaluate the quality of discovered axioms. Specifically, we proposed a set of measures to build objective functions based on single-objective and multi-objective models, respectively. Finally, in order to validate it, the performance of our approach is evaluated against subjective and objective benchmarks, and is also compared to the main state-of-the-art systems.Note de contenu : 1- Introduction
2- Foundation
3- Literature review
4- Learning OWL axioms from RDF data
5- Axiom evaluation
6- Grammatical evolution models toward class disjointness axiom discovery
7- A multi-objective GE approach to class disjointness axioms discovery
8- Conclusions & perspectivesNuméro de notice : 28614 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/SOCIETE NUMERIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Côte d'Azur : 2021 Organisme de stage : I3S DOI : sans En ligne : https://hal.science/tel-03406784/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99492 Modélisation et simulation de comportements piétons réalistes en espace partagé avec un véhicule autonome / manon Prédhumeau (2021)
Titre : Modélisation et simulation de comportements piétons réalistes en espace partagé avec un véhicule autonome Type de document : Thèse/HDR Auteurs : manon Prédhumeau, Auteur ; Julie Dugdale, Directeur de thèse ; Anne Spalanzani, Directeur de thèse Editeur : Grenoble [France] : Université Grenoble Alpes Année de publication : 2021 Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Grenobles Alpes, spécialité InformatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] comportement
[Termes IGN] interaction homme-machine
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] modèle orienté agent
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] piéton
[Termes IGN] psychologie sociale
[Termes IGN] robotique
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)
[Termes IGN] UML
[Termes IGN] zone urbaine denseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Dans un futur proche, les véhicules autonomes ne seront plus limités aux routes et auront à naviguer dans des environnements urbains denses et dynamiques comme les espaces partagés. Dans de tels espaces, la séparation entre piétons et véhicules est réduite au minimum et les usagers doivent négocier leur passage sans règles de circulation explicites. Les piétons naviguent selon certaines normes sociales et s'attendent à ce que le véhicule autonome ait une navigation sécurisée, mais aussi efficace et conforme aux conventions sociales et urbaines. Pour cela, un élément clé de la navigation dans les espaces partagés repose sur la compréhension et l'anticipation des comportements piétons et de leurs interactions.Cependant, nous ne savons pas comment les piétons vont se comporter, car actuellement il est très rare que des véhicules autonomes naviguent dans le même espace que des piétons. Notre problématique est donc la suivante : comment anticiper les comportements piétons dans un espace partagé avec un véhicule autonome ?Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet ANR HIANIC (Human Inspired Autonomous Navigation In Crowds). Dans cette thèse, nous étudions le comportement des piétons en espace partagé avec un véhicule autonome en modélisant et en simulant des comportements piétons réalistes.Notre approche intègre des observations empiriques et des concepts issus des sciences sociales afin de proposer un modèle et un simulateur à base d'agents pour une application en robotique. À chaque étape, le modèle proposé a été évalué et validé par des simulations de plusieurs scénarios et des comparaisons avec des données réelles.Notre première contribution est un modèle des comportements piétons individuels dans un contexte d'espace partagé. Le modèle tient compte de la perception, de l'attention et de l'espace personnel des piétons pour simuler des foules peu denses en environnement ouvert.Notre deuxième contribution est un modèle de quatre relations sociales au sein des groupes de piétons (couples, amis, familles et collègues de travail). Le modèle permet de simuler à la fois le mouvement des groupes sociaux de piétons dans plusieurs contextes de foule et les comportements d'évitement des groupes par d'autres piétons.Notre troisième contribution est un modèle des comportements piétons en interaction avec un véhicule autonome en espace partagé.Le modèle permet de représenter des comportements piétons à la fois hétérogènes, précis et explicables dans plusieurs situations d'interaction. Le modèle peut être utilisé pour reproduire des scènes du monde réel et pour prédire les trajectoires des piétons autour d’un véhicule autonome en temps réel.Notre quatrième contribution est l'implémentation du modèle pour proposer le simulateur SPACiSS, "Simulator for Pedestrians and an Autonomous Car in Shared Spaces". SPACiSS est open source et permet de simuler les interactions entre les piétons et les véhicules dans différents espaces partagés. Avec l'intégration dans le cadre ROS, couramment utilisé en robotique, SPACiSS est conçu comme un environnement pour le test de systèmes de navigation autonome.Nous avons montré que la modélisation et la simulation à base d'agents peuvent contribuer à une intégration efficace entre les sciences sociales et la robotique. Cette association est prometteuse pour aborder des scénarios du monde réel. Note de contenu : 1- Introduction
2- Revue de littérature
3- Modélisation et simulation de piétons en environnement ouvert
4- Modélisation et simulation de groupes sociaux de piétons
5- Modélisation et simulation de piétons en espace partagé avec un véhicule autonome
6- SPACiSS : un simulateur de piétons réalistes pour tester la navigation d’un véhicule autonome en espace partagé
7- Conclusions et perspectivesNuméro de notice : 24103 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Grenoble : 2021 Organisme de stage : Laboratoire d’Informatique de Grenoble DOI : sans En ligne : https://theses.hal.science/tel-03518751 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102581 SemCity Toulouse: a benchmark for building instance segmentation in satellite images / Ribana Roscher in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, vol V-5-2020 (August 2020)
[article]
Titre : SemCity Toulouse: a benchmark for building instance segmentation in satellite images Type de document : Article/Communication Auteurs : Ribana Roscher, Auteur ; Michele Volpi, Auteur ; Clément Mallet , Auteur ; Lukas Drees, Auteur ; Jan Dirk Wegner, Auteur Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2020, Commission 5, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Annals Commission 5 Article en page(s) : pp 109 - 116 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] instance
[Termes IGN] Toulouse
[Termes IGN] zone urbaine denseRésumé : (auteur) In order to reach the goal of reliably solving Earth monitoring tasks, automated and efficient machine learning methods are necessary for large-scale scene analysis and interpretation. A typical bottleneck of supervised learning approaches is the availability of accurate (manually) labeled training data, which is particularly important to train state-of-the-art (deep) learning methods. We present SemCity Toulouse, a publicly available, very high resolution, multi-spectral benchmark data set for training and evaluation of sophisticated machine learning models. The benchmark acts as test bed for single building instance segmentation which has been rarely considered before in densely built urban areas. Additional information is provided in the form of a multi-class semantic segmentation annotation covering the same area plus an adjacent area 3 times larger. The data set addresses interested researchers from various communities such as photogrammetry and remote sensing, but also computer vision and machine learning. Numéro de notice : A2020-503 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.5194/isprs-annals-V-5-2020-109-2020 Date de publication en ligne : 03/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-annals-V-5-2020-109-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95639
in ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences > vol V-5-2020 (August 2020) . - pp 109 - 116[article]Modéliser ce qui résiste à la modélisation / Aurélien Bénel in Revue ouverte d'intelligence artificielle, ROIA, vol 1 n° 1 ([01/07/2020])
[article]
Titre : Modéliser ce qui résiste à la modélisation Type de document : Article/Communication Auteurs : Aurélien Bénel, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 71 - 88 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] archéologie
[Termes IGN] artefact
[Termes IGN] modélisation
[Termes IGN] ontologie
[Termes IGN] représentation des connaissances
[Termes IGN] web sémantiqueRésumé : (auteur) Pour traiter de l’intelligence artificielle appliquée aux humanités numériques, cet article prend le pari risqué de concentrer son état de l’art sur les années 1970. Nous découvrons que ces premiers travaux de modélisation des objets archéologiques à l’aide de « langages d’analyse » et de « domaines » n’ont rien à envier aux projets actuels à base de RDF et d’OWL, qu’ils recèlent même souvent une finesse d’analyse digne des projets les plus aboutis. Mais ces travaux sont surtout intéressants par les débats qu’ils firent naître dans la communauté des archéologues, débats d’une profondeur théorique suffisante pour rester, nous semble-t-il, applicables plus de 45 ans après. Parmi les critiques de l’époque, la plus intéressante et la plus constructive est probablement celle de l’archéologue Philippe Bruneau : contrairement aux objets de la Nature, les objets des Sciences humaines, parce qu’ils sont déjà porteurs de sens, doivent être décrits avec des méthodes sémiotiques (plutôt que sémantiques). La prise en compte du contexte ne se traduit alors pas par un vague principe ou par un modèle de plus, mais par un refus systématique des modèles à portée générale. Les modèles doivent tenir compte du fait que seuls un petit nombre des traits pouvant caractériser un objet seront pertinents et ce par différence avec les objets qui sont proches de lui dans son univers technique. Consciemment ou inconsciemment, un certain nombre de travaux d’aujourd’hui en ingénierie des connaissances s’inscrivent au moins partiellement dans ces perspectives. Comme nous l’illustrons avec nos propres logiciels et expérimentations, la prise en compte de cette approche sémiotique trace des perspectives prometteuses pour l’instrumentation de la pratique quotidienne des chercheurs en Sciences humaines ainsi que pour la médiation scientifique. Mais, par un juste retour aux sources de l’intelligence artificielle (à l’époque où sa visée était moins substitutive que compréhensive) l’intérêt de la prise en compte de l’approche sémiotique est peut-être plus grand encore dans la foule de questions de conception qu’elle suscite, questions anecdotiques à première vue, mais liées finalement à ce qu’est le sens et à ses modes de construction. Numéro de notice : A2020-883 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Article DOI : 10.5802/roia.4 Date de publication en ligne : 10/07/2020 En ligne : https://doi.org/10.5802/roia.4 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100359
in Revue ouverte d'intelligence artificielle, ROIA > vol 1 n° 1 [01/07/2020] . - pp 71 - 88[article]Rencontre entre une philologue et un terminologue au pays des ontologies / Christophe Roche in Revue ouverte d'intelligence artificielle, ROIA, vol 1 n° 1 ([01/07/2020])PermalinkGeoNat v1.0: A dataset for natural feature mapping with artificial intelligence and supervised learning / Samantha T. Arundel in Transactions in GIS, Vol 24 n° 3 (June 2020)PermalinkPermalinkPermalinkAdvances in Intelligent Data Analysis XVIII : 18th International Symposium on Intelligent Data Analysis, IDA 2020, Konstanz, Germany, April 27–29 2020 / Michael R. Berthold (2020)PermalinkPermalinkPermalinkComparing supervised learning algorithms for Spatial Nominal Entity recognition / Amine Medad (2020)PermalinkPermalinkPermalink