Annonce December 2019

annonce@lrde.epita.fr

3 participants
3 discussions

[Seminaire-LRDE] Mardi 17 décembre 2019: Yongchao Xu, Associate Professor at the School of Electronic Information and Communications, HUST, China

by Nicolas BOUTRY

Chers collègues, La prochaine session du séminaire Performance et Généricité du LRDE (Laboratoire de Recherche et Développement de l'EPITA) aura lieu le Mardi 17 décembre 2019 (10h -- 11h), IP12A. Vous trouverez sur le site du séminaire [1] les prochaines séances, les résumés, captations vidéos et planches des exposés précédents [2], le détail de cette séance [3] ainsi que le plan d'accès [4]. [1] http://seminaire.lrde.epita.fr <http://seminaire.lrde.epita.fr/> [2] http://seminaire.lrde.epita.fr/Archives <http://seminaire.lrde.epita.fr/Archives> [3] http://seminaire.lrde.epita.fr/2019-12-17 <http://seminaire.lrde.epita.fr/2019-12-17> [4] http://www.lrde.epita.fr/wiki/Contact <http://www.lrde.epita.fr/wiki/Contact> Au programme du Mardi 17 décembre 2019 : * 10h -- 11h: Learning the relationship between neighboring pixels for some vision tasks -- Yongchao Xu, Associate Professor at the School of Electronic Information and Communications, HUST, China http://www.vlrlab.net/~yxu/ <http://www.vlrlab.net/~yxu/> The relationship between neighboring pixels plays an important role in many vision applications. A typical example of a relationship between neighboring pixels is the intensity order, which gives rise to some morphological tree-based image representations (e.g., Min/Max tree and tree of shapes). These trees have been shown useful for many applications, ranging from image filtering to object detection and segmentation. Yet, these intensity order based trees do not always perform well for analyzing complex natural images. The success of deep learning in many vision tasks motivates us to resort to convolutional neural networks (CNNs) for learning such a relationship instead of relying on the simple intensity order. As a starting point, we propose the flux or direction field representation that encodes the relationship between neighboring pixels. We then leverage CNNs to learn such a representation and develop some customized post-processings for several vision tasks, such as symmetry detection, scene text detection, generic image segmentation, and crowd counting by localization. This talk is based on [1] and [2], as well as extension of those previous works that are currently under review. [1] Xu, Y., Wang, Y., Zhou, W., Wang, Y., Yang, Z. and Bai, X., 2019. Textfield: Learning a deep direction field for irregular scene text detection. IEEE Transactions on Image Processing. [2] Wang, Y., Xu, Y., Tsogkas, S., Bai, X., Dickinson, S. and Siddiqi, K., 2019. DeepFlux for Skeletons in the Wild. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. -- Yongchao Xu received in 2010 both the engineer degree in electronics & embedded systems at Polytech Paris Sud and the master degree in signal processing & image processing at Université Paris Sud, and the Ph.D. degree in image processing and mathematical morphology at Université Paris Est in 2013. After completing his Ph.D. study at LRDE, EPITA, ESIEE Paris, and LIGM, He worked at LRDE as an assistant professor (Maître de Conférences). He is currently an Associate Professor at the School of Electronic Information and Communications, HUST. His research interests include mathematical morphology, image segmentation, medical image analysis, and deep learning. L'entrée du séminaire est libre. Merci de bien vouloir diffuser cette information le plus largement possible. N'hésitez pas à nous faire parvenir vos suggestions d'orateurs. -------------- section suivante -------------- Une pièce jointe HTML a été nettoyée... URL: <http://lists.lrde.epita.fr/pipermail/seminaire/attachments/20191211/c06b5da…> _______________________________________________ Seminaire mailing list Seminaire(a)lrde.epita.fr https://lists.lrde.epita.fr/listinfo/seminaire

4 years, 9 months

Soutenance de thèse de Minh ON VU NGOC le 17 Décembre à l'EPITA

by movn

Bonjour à tous, J'ai le plaisir de vous inviter à la soutenance de ma thèse intitulée : "A new minimum barrier distance for multivariate images with applications to salient object detection, shortest path finding, and segmentation." L'exposé se déroulera en anglais. Vous êtes également cordialement invité au pot qui suivra. Date : le mardi 17 Décembre à 14h Lieu : en salle KB604 à l'EPITA, 14-16 rue Voltaire, Le Kremlin-Bicêtre 94270 Vous trouverez également toutes les informations sur la page web suivante : https://www.lrde.epita.fr/wiki/Affiche-these-MOVN Le jury sera composé de : Rapporteurs : * Nicole VINCENT, Pr., Université Paris Descartes, LIPADE * Jean-Christophe BURIE, Pr., Université La Rochelle, L3I Examinateurs : * Benoît NAEGEL, MdC, Université de Strasbourg, ICube * Béatriz MARCOTEGUI, Pr., Mines ParisTech, CMM Encadrants : * Thierry GÉRAUD, Pr., EPITA, LRDE * Jonathan FABRIZIO, MdC, EPITA, LRDE Mots clés : Arbre de formes, morphologie mathématique, représentation hiérarchique, images multivariées, pseudo-distance de Dahu, distance de barrière minimale, saillance visuelle, document détection, segmentation de l’image. Résumé de la thèse : Les représentations hiérarchiques d’images sont largement utilisées dans le traitement d’images pour modéliser le contenu d’une image par un arbre. Une hiérarchie bien connue est l’arbre des formes (AdF) qui encode la relation d’inclusion entre les composants connectés à partir de différents niveaux de seuil. Ce genre d’arbre est auto-dual et invariant au changement de contraste; il est utilisé dans de nombreuses applications de vision par ordinateur. En raison de ses propriétés, dans cette thèse, nous utilisons cette représentation pour calculer la nouvelle distance qui appartient au domaine de la morphologie mathématique. Les transformations de distance et les cartes de saillance qu’elles induisent sont généralement utilisées dans le traitement d’images, la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes. L’une des transformations de distance les plus couramment utilisées est la géodésique. Malheureusement, cette distance n’obtient pas toujours des résultats satisfaisants sur des images bruitées ou floues. Récemment, une nouvelle pseudo-distance, appelée distance de barrière minimum (MBD), plus robuste aux variations de pixels, a été introduite. Quelques années plus tard, Géraud et al. ont proposé une bonne approximation rapide de cette distance : la pseudo-distance de Dahu. Puisque cette distance a été initialement développée pour les images en niveaux de gris, nous proposons ici une extension de cette transformation aux images multivariées ; nous l’appelons la pseudo-distance vectorielle de Dahu. Cette nouvelle distance est facilement calculée grâce à l’arbre multivarié des formes (AdFM). Nous vous proposons une méthode de calcul efficace de cette distance et de sa carte de saillants dans cette thèse. Nous étudions également les propriétés de cette distance dans le traitement d’images floutées ou bruitées. Pour valider cette nouvelle distance, nous fournissons des repères démontrant à quel point la pseudo-distance vectorielle de Dahu est plus robuste et compétitive par rapport aux autres distances basées sur la barrière minimum. Cette distance est prometteuse pour la détection des objets saillants, la recherche du chemin le plus court et la segmentation des objets. De plus, nous appliquons cette distance pour détecter des documents dans des vidéos. Notre méthode est une approche basée sur les régions qui s’appuie sur la saillance visuelle déduite de la pseudo-distance de Dahu. Nous montrons que la performance de notre méthode est compétitive par rapport aux méthodes de pointe utilisées dans le concours Smartdoc 2015 ICDAR. A bientôt, Minh ON VU NGOC

4 years, 9 months

[CfP] ELS 2020, 13th European Lisp Symposium, April 27-28, Zurich

by Didier Verna

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 13th European Lisp Symposium Special Focus on Compilers Call for papers April 27 - April 28, 2020 GZ Riesbach Zürich, Switzerland http://www.european-lisp-symposium.org/2020 Sponsored by EPITA, Igalia S.L. ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Invited Speakers ~~~~~~~~~~~~~~~~ Andrew W. Keep (Cisco Systems, Inc.), on the Nanopass Framework. Daniel Kochmański (Turtleware), on ECL, the Embeddable Common Lisp. Important Dates ~~~~~~~~~~~~~~~ - Submission deadline: February 13, 2020 - Author notification: March 16, 2020 - Final papers due: April 6, 2020 - Symposium: April 27 - 28, 2020 Scope ~~~~~ The purpose of the European Lisp Symposium is to provide a forum for the discussion and dissemination of all aspects of design, implementation and application of any of the Lisp dialects, including Common Lisp, Scheme, Emacs Lisp, Clojure, Racket, ACL2, AutoLisp, ISLISP, Dylan, ECMAScript, SKILL and so on. We encourage everyone interested in Lisp to participate. The European Lisp Symposium 2020 invites high quality papers about novel research results, insights and lessons learned from practical applications, and educational perspectives. We also encourage submissions about known ideas as long as they are presented in a new setting and/or in a highly elegant way. This year's focus will be directed towards "Compilers". We especially invite submissions in the following areas: - Compiler techniques - Compiler passes - Compiler compilers - Showcasing of industrial or experimental compilers - Code generation - Compiler verification - Compiler optimizations - JIT compilers Contributions are also welcome in other areas, including but not limited to: - Context-, aspect-, domain-oriented and generative programming - Macro-, reflective-, meta- and/or rule-based development approaches - Language design and implementation - Language integration, inter-operation and deployment - Development methodologies, support and environments - Educational approaches and perspectives - Experience reports and case studies Technical Program ~~~~~~~~~~~~~~~~~ We invite submissions in the following forms: * Papers: Technical papers of up to 15 pages that describe original results or explain known ideas in new and elegant ways. * Demonstrations: Abstracts of up to 4 pages for demonstrations of tools, libraries, and applications. * Tutorials: Abstracts of up to 4 pages for in-depth presentations about topics of special interest for at least 90 minutes and up to 180 minutes. All submissions should be formatted following the ACM SIGS guidelines and include ACM Computing Classification System 2012 concepts and terms. Submissions should be uploaded to Easy Chair, at the following http://www.easychair.org/conferences/?conf=els2020 Note: to help us with the review process please indicate the type of submission by entering either "paper", "demo", or "tutorial" in the Keywords field. Programme Chair ~~~~~~~~~~~~~~~ Ioanna M. Dimitriou H. - Igalia, Spain/Germany Local Chair ~~~~~~~~~~~ Nicolas Hafner - Shinmera, Switzerland Programme Committee ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ Andy Wingo - Igalia, Spain/France Asumu Takikawa - Igalia, Spain/USA Charlotte Herzeel - IMEC, Intel Exascience Lab, Belgium Christophe Rhodes - Google, UK Iréne Durand - Université Bordeaux 1, France Jim Newton - EPITA Research Lab, France Kent Pitman - HyperMeta, USA Leonie Dreschler-Fischer - University of Hamburg, Germany Marco Heisig - FAU Erlangen-Nürnberg, Germany Mark Evenson - not.org, Austria Max Rottenkolber - Interstellar Ventures, Germany Paulo Matos - Igalia, Spain/Germany Robert Goldman - SIFT, USA Robert Strandh - Université Bordeaux 1, France (more PC members to be announced) -- Resistance is futile. You will be jazzimilated. Lisp, Jazz, Aïkido: http://www.didierverna.info

4 years, 9 months

2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

Annonce December 2019