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SUMMARY:Recrutement à l'IUT GON d'un.e enseignant.e-chercheur.e en Informatique (CPER)
DESCRIPTION:Dans le cadre du projet CMA NORMANTHIIA\, l’Université de Caen Normandie recrute un.e enseignant.e.chercheur.e en informatique (contrats de projet d’enseignement et de recherche ). La personne recrutée sera rattachée au département Informatique de l’IUT Grand Ouest Normandie (Site de  Ifs) et au laboratoire GREYC UMR 6072. \nLe poste est décrit ici : https://choisirleservicepublic.gouv.fr/offre-emploi/contrat-de-projet-d-enseignement-et-de-recherche-informatique-reference-2024-1720837/ \nDes détails sont visibles à https://www.unicaen.fr/universite/travailler-a-luniversite/personnels-enseignants-et-chercheurs/enseignants-contractuels/ Les candidats pourront déposer leur dossier complet (CV\, lettre de motivation et copie du dernier diplôme obtenu) par mail au chef de département avec copie à drh.recrutement.enseignants@unicaen.fr. \nDate limite de candidature : 10/11/2024.
URL:https://www.greyc.fr/event/recrutement-a-liut-gon-dun-e-enseignant-e-chercheur-e-en-informatique-cper/
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Planar or almost planar graphs: topology to the rescue of algorithms »\, Arnaud de Mesmay (LIGM\, Univ. Paris-Est)
DESCRIPTION:Many graphs encountered in practice have a particular structure. For example\, road networks have few or no intersections when drawn in a plane. We will see how this type of property interacts with the combinatorics of graphs\, and often leads to the development of algorithms that are more efficient than in the general case. This will be an introductory talk focused on giving general principles and a toolbox for algorithm design on embedded graphs.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-planar-or-almost-planar-graphs-topology-to-the-rescue-of-algorithms-arnaud-de-mesmay-ligm-univ-paris-est/
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SUMMARY:Séminaire Image : "ECoLaF: an Evidential Conflict-guided Late Fusion for robust multimodal semantic segmentation"\, Lucas Deregnaucourt
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Lucas Deregnaucourt\, doctorant INSA Rouen.\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 7 novembre à 14h00 en salle de séminaire F-200. \nTitre : « ECoLaF: an Evidential Conflict-guided Late Fusion for robust multimodal semantic segmentation » \n Résumé :\nThis work presents a novel and robust approach to semantic segmentation based on the fusion of different image modalities (conventional and non-conventional images). The robustness of fusion methods and their ability to tolerate sensor failures are crucial challenges for their deployment in real-world environments. It is essential to develop unique fusion models that can operate even in the absence of certain modalities during inference. However\, current fusion methods have a strong dependence on the RGB branch\, resulting in significant performance losses in case of its unavailability. To address this issue\, we introduce ECoLaF (Evidential Conflict-guided Late Fusion)\, a ’late fusion’ method based on Dempster-Shafer theory. This method adaptively reduces the output of each modality according to their conflicts before fusing them. Experimental results show that ECoLaF outperforms state-of-the-art methods in terms of robustness on the challenging MCubeS and DeLiVER datasets\, especially when the RGB sensor is not operational. This study offers new perspectives for improving the robustness of semantic segmentation in multimodal contexts.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-image-ecolaf-lucas-deregnaucourt/
LOCATION:ENSICAEN – Batiment F – Salle F-200\, 6 Bd Maréchal Juin\, Caen\, 14050\, France
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Combinatoire énumérative et bijective de différentes familles de chemins de Dyck avec trous d’air »\, Rémi Maréchal (GREYC\, Caen)
DESCRIPTION:Cet exposé se situe dans le cadre de la combinatoire des chemins sur réseau. On introduit ici une généralisation des chemins de Dyck (dits “avec trous d’air”)\, avant de se pencher sur diverses questions classiques à leur sujet : énumération\, distributions de motifs\, étude de sous-ensembles\, etc. Ce faisant\, des suites d’entiers positifs (connues dans la littérature) apparaissent naturellement. Dès que possible\, on cherchera alors à relier les objets combinatoires décrits par ces suites aux chemins de Dyck avec trous d’air\, à travers des bijections explicites. \nLes travaux présentés ont été effectués pendant mon doctorat\, et correspondent à trois publications dont les co-auteurs sont Jean-Luc Baril\, Sergey Kirgizov\, Helmut Prodinger\, et Vincent Vajnovszki.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-algorithmique-combinatoire-enumerative-et-bijective-de-differentes-familles-de-chemins-de-dyck-avec-trous-dair-remi-marechal-greyc-caen/
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SUMMARY:Séminaire Image : "Towards Advancing Diagnostic Medicine: Can experts control machine learning with minimum effort?"\, Alexandre Xavier Falcão
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Alexandre Xavier Falcão\, UNICAMP\, Brésil.\nIl donnera un séminaire IMAGE le jeudi 21 novembre à 14h00 en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Towards Advancing Diagnostic Medicine: Can experts control machine learning with minimum effort? » \nRésumé :\nTraining neural networks with backpropagation from scratch requires considerable human effort in data annotation and network adaptation\, leaving several questions unanswered: What is the simplest model for a given problem? How can it be trained with minimum human effort? Can experts control the training process? This lecture presents ongoing research towards creating convolutional neural networks (CNNs) for object detection\, segmentation\, and identification using very few representative images. Its results benefit diagnostic medicine\, in which data annotation is costly and sometimes impractical\, and the diagnosis of gastrointestinal parasites is taken as an example. Feature extraction is a crucial stage performed by the CNN’s encoder. One can append a decoder for object detection\, a classifier for object identification\, or a decoder followed by a delineator for object segmentation. The talk shows how experts can select a few representative images and control feature extraction for segmentation and identification\, such that the encoder’s parameters are estimated from a few markers (weak supervision) placed on discriminative image regions. The talk then introduces an adaptive decoder followed by a delineator for object segmentation\, demonstrating how to create flyweight CNNs with competitive results\, minimum human effort\, and no need for backpropagation. After segmentation\, training classifiers usually requires a reasonable number of supervised samples. Finally\, the talk presents a recent meta-pseudo-labeling procedure that considerably reduces the number of supervised samples to train classifiers for identification. \nBio :\nAlexandre Xavier Falcão is a Professor in Computer Science at the Institute of Computing\, State University of Campinas (UNICAMP). He holds a PhD from UNICAMP (1997)\, focusing on medical image analysis at the University of Pennsylvania from 1994-1996. He has been in the image analysis field for over 31 years\, with projects in video quality assessment (Globo TV\, 1997)\, plant phenotyping (Cornell University\, 2011-2012)\, and several other image analysis applications developed at UNICAMP since 1998. He has authored over 360 papers and licensed over ten technologies\, with five currently in the market. His research interests cover image analysis\, data visualization\, and human-machine interaction by combining humans’ superior cognitive abilities with machines’ higher data processing capacity.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-image-towards-advancing-diagnostic-medicine-can-experts-control-machine-learning-with-minimum-effort-alexandre-xavier-falcao/
LOCATION:ENSICAEN – Batiment F – Salle F-200\, 6 Bd Maréchal Juin\, Caen\, 14050\, France
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SUMMARY:Séminaire Algorithmique : « Un cafard sous le chapeau »\, Victor Luftalla (LIS\, Univ. Aix-Marseille)
DESCRIPTION:En 2023 Smith\, Myers\, Kaplan et Goodman-Strauss ont découvert le chapeau : une monotuile apériodique du plan euclidien. C’est-à-dire que l’on peut paver le plan euclidien avec des copies (à isométrie près) du chapeau\, mais qu’il est impossible de faire un pavage périodique. Simultanément\, Greenfeld et Tao ont prouvé l’existence d’un groupe finiment présenté (Z2×H où H est un groupe abélien fini) qui admet une monotuile apériodique. \nNous allons montrer comment on peut traduire certaines tuiles de pavages géométriques aux pavages de groupes et nous allons utiliser cette méthode sur le Chapeau pour construire le Cafard : une monotuile apériodique dans le groupe Γ=⟨α\,β\,γ∣α2\,β2\,γ2\,(αγ)6\,(βγ)3\,(αγ)2⟩. Cette construction nous donne donc une monotuile aperiodique explicite dans le groupe Γ qui est finiment présenté\, planaire et virtuellement Z2. \nTravaux en commun avec Anahí Gajardo\, Thierry Coulbois et Pierre Guillon \nhttps://hal.science/hal-04706651v1
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SUMMARY:Séminaire Image : "Text-Aided Domain Adaptation for Adapting CLIP-like Models to Novel Domains"\, Louis Hémadou
DESCRIPTION:Nous aurons le plaisir d’écouter Louis Hémadou\, doctorant CIFRE SAFRAN.\nIl donnera un séminaire IMAGE le mercredi 27 novembre à 14h00 en salle de séminaire F-200. \nTitre : « Text-Aided Domain Adaptation for Adapting CLIP-like Models to Novel Domains » \nRésumé :\nPretrained text-image models like CLIP demonstrate impressive zero-shot classification abilities across various tasks. However\, fine-tuning the vision model on specific training images is often necessary to move beyond zero-shot capabilities. Yet\, when there is a domain shift between the training and test images\, fine-tuning can sometimes degrade model performance on the test set. To address this\, we propose using the textual descriptions of the test image domain to adjust the source images\, reducing the domain gap. These adjustments are performed in CLIP space\, where text and image modalities are semantically aligned. We demonstrate that this approach enhances the performance of several fine-tuning methods on test images.
URL:https://www.greyc.fr/event/seminaire-image-text-aided-domain-adaptation-for-adapting-clip-like-models-to-novel-domains-louis-hemadou/
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