SESSIONS SPÉCIALES

 

Session RFIAP: Deep Learning, deep in France

Une session spéciale intitulée « Deep Learning, deep in France » sera organisée dans le cadre de RFIAP sous l’égide du projet collaboratif Deep in France (soutien ANR) pour se focaliser sur des enjeux récents autour de l’apprentissage profond (deep). Stéphane CANU qui coordonne ce projet donnera un panorama introductif du projet en revenant sur les défis posés par le deep aujourd’hui.

Toute contribution (papier long) en lien avec l’apprentissage profond aussi bien sur le plan théorique, méthodologique et algorithmique ou au travers d’applications particulières est encouragée.

 


 

Session commune RFIAP et CFPT sur l'analyse de scènes

Suite au nombre grandissant de collections de données multi-capteurs (visible, lidar, infra-rouge), l’analyse de scènes complexes et le traitement de données dynamiques multi-capteurs 2D/3D constituent un domaine de recherche émergent qui nécessite des interactions et des collaborations interdisciplinaires entre les communautés de vision par ordinateur, robotique, photogrammétrie et télédétection. Nous proposons une session spéciale commune à RFIAP et CFPT pour aborder aussi bien des problèmes de segmentation, de localisation, et de suivi via l'analyse multi-modales de scènes.

Toute proposition, sous forme du papier long, en lien avec ce thème et déclinée par exemple sur des sujets comme : fusion multi-modale/multi-échelle, sécurité/surveillance, navigation de robots/drones, détection et suivi d'objets, reconnaissance d'actions, reconnaissance et classification d'objets 3D, est la bienvenue.

Les soumissions se font indifféremment sur les sites Easychair des deux conférences en cochant "Session spéciale: Analyse multi-modale de scènes et de leurs dynamiques" dans la partie "Topics" du formulaire de soumission.

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