Institut multidisciplinaire d'intelligence artificielle

Interprétabilité inhérente pour l'apprentissage profond en vision par ordinateur

RÉSUMÉ

La vision par ordinateur a été révolutionnée par l'apprentissage automatique, en particulier l'apprentissage profond. Les modèles entraînables de bout en bout permettent d'atteindre des performances optimales dans un large éventail de tâches et de configurations de vision par ordinateur. Bien que les progrès récents soient remarquables, les modèles d'apprentissage profond actuels sont difficiles à interpréter. Dans cette présentation, nous aborderons une nouvelle classe de réseaux neuronaux qui sont des classificateurs d'images performants avec un degré d'interprétabilité inhérent élevé. En particulier, ces nouveaux réseaux effectuent une classification grâce à une série de transformations linéaires dépendant de l'entrée, qui surpassent les méthodes d'attribution existantes tant quantitativement que qualitativement.

INTERVENANT

Bernt Schiele est directeur Max Planck à l'MPI pour l'informatique et professeur à l'Université de la Sarre depuis 2010.
Il a étudié l'informatique à l'Université de Karlsruhe, en Allemagne. Il a travaillé sur sa thèse de master dans le domaine de la robotique à Grenoble, en France, où il a également obtenu le "diplôme d'etudes approfondies d'informatique". En 1994, il a travaillé dans le domaine des interfaces homme-machine multimodales à l'Université Carnegie Mellon, Pittsburgh, PA, USA dans le groupe d'Alex Waibel. En 1997, il a obtenu son doctorat de l'INP Grenoble, France sous la direction du Prof. James L. Crowley dans le domaine de la vision par ordinateur. Le titre de sa thèse était "Object Recognition using Multidimensional Receptive Field Histograms". Entre 1997 et 2000, il a été associé postdoctoral et professeur assistant invité auprès du groupe du Prof. Alex Pentland au Media Laboratory du Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA. De 1999 à 2004, il a été professeur assistant à l'École polytechnique fédérale de Zurich (ETH Zurich). Entre 2004 et 2010, il a été professeur titulaire au département d'informatique de l'Université technique de Darmstadt.

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