Thèse : Méthodes d’apprentissage profonds et perspectives probabilistes en adaptation de domaine non supervisée pour la segmentation d’images biomédicales.
Soutenance de thèse : Alexandre Stenger
Lieu : Amphi A301 du Pôle API, 300 bd Sébastien Brant, Illkirch.
Date et horaire : Mardi 30 Septembre à 14h
Titre : Méthodes d’apprentissage profonds et perspectives probabilistes en adaptation de domaine non supervisée pour la segmentation d’images biomédicales.
Résumé : Alors que les avancées en apprentissage profond ont en grande partie été dues à l’augmentation des capacités de calcul, comment aborder le problème d’adaptation de domaine pour la segmentation d’images biomédicales à l’heure des modèles de fondation ?
La présentation sera donnée en français.
Jury :
- Laetitia Chapel - Rapporteuse - Professeure - Institut Agro Rennes-Angers
- Vincent Gripon - Rapporteur - Directeur de Recherche - CNRS, IMT Atlantique
- Jakob Verbeek - Examinateur - Research Scientist - Meta, Facebook AI Research
- Cédric Wemmert - Examinateur - Professeur - Université de Strasbourg
- Benoît Naegel - Directeur - Professeur - Université de Strasbourg
- Etienne Baudrier - Co-directeur - Maître de conférence - Université de Strasbourg
- Nicolas Passat - Encadrant - Professeur - Université de Reims
- Patrick Schultz - Co-directeur - Professeur - Université de Strasbourg
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