Image : filière ingénieur de 2e année
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Cette filière garantit de solides connaissances dans le domaine du traitement et de l’interprétation d’images, qui seront utiles aussi bien dans l’industrie que dans un laboratoire de recherche avec une poursuite en doctorat.
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- 1. Filière image (IMA) I. Bloch, Y. Gousseau, F. Tupin Equipe pédagogique : A. Almansa, M. Cagnazzo, P. Gori, S. Ladjal, H. Maître, A. Newson, Y. Tendero, M. Roux, J.-M. Nicolas
- 2. 2 28/5/2018 Filière image Contexte Captation de la lumière : presque 200 ans d’histoire −→ Explosion des volumes et usages Photographie grand public
- 3. 2 28/5/2018 Filière image Contexte Captation de la lumière : presque 200 ans d’histoire −→ Explosion des volumes et usages Photographie grand public Imagerie aérienne
- 4. 2 28/5/2018 Filière image Contexte Captation de la lumière : presque 200 ans d’histoire −→ Explosion des volumes et usages Photographie grand public Imagerie aérienne Imagerie bio-médicale
- 5. 3 28/5/2018 Filière image Le domaine en quelques mots Fort contenu méthodologique et pluridisciplinaire • Informatique • Mathématiques appliquées • Intelligence artificielle • Perception • Physique Multiples applications industrielles Nombreux débouchés, majoritairement de type R & D • Grands groupes, ETI (Philips, General Electric, GoPro, Thales, Safran, Technicolor, etc.) • Start-ups et PME • Etablissements publics (CNES, ONERA, Universités, etc.)
- 6. 4 28/5/2018 Filière image Contenu 2eme année : • Bases de l’imagerie numérique, de la vidéo et de la 3D • Cours méthodologiques : mathématiques appliquées, intelligence artificielle, etc. • Domaines d’application : bio-médical, aérien, photographie, etc.
- 7. 4 28/5/2018 Filière image Contenu 2eme année : • Bases de l’imagerie numérique, de la vidéo et de la 3D • Cours méthodologiques : mathématiques appliquées, intelligence artificielle, etc. • Domaines d’application : bio-médical, aérien, photographie, etc. Mise en œuvre pratique • travaux pratiques • projets (lecture et implémentation d’articles de recherche) • challenge (applications de l’IA) • stage (typiquement labo. R& D)
- 8. 4 28/5/2018 Filière image Contenu 2eme année : • Bases de l’imagerie numérique, de la vidéo et de la 3D • Cours méthodologiques : mathématiques appliquées, intelligence artificielle, etc. • Domaines d’application : bio-médical, aérien, photographie, etc. Mise en œuvre pratique • travaux pratiques • projets (lecture et implémentation d’articles de recherche) • challenge (applications de l’IA) • stage (typiquement labo. R& D) Enseignement et encadrement en lien étroit avec la recherche
- 9. 4 28/5/2018 Filière image Contenu 2eme année : • Bases de l’imagerie numérique, de la vidéo et de la 3D • Cours méthodologiques : mathématiques appliquées, intelligence artificielle, etc. • Domaines d’application : bio-médical, aérien, photographie, etc. Mise en œuvre pratique • travaux pratiques • projets (lecture et implémentation d’articles de recherche) • challenge (applications de l’IA) • stage (typiquement labo. R& D) Enseignement et encadrement en lien étroit avec la recherche 3eme année • Masters M2 en partenariat : MVA (math. appli.), IMA (informatique), BIM (imagerie bio-médicale), etc. • Cursus local : projet long (PRIM)+ cours à la carte
- 10. 5 28/5/2018 Filière image Déroulement de la filière Introduction (IMA201 a-b) acquisition, traitements, analyse méthodes multi-échelles et morphologiques Méthodes avancées (IMA203) méthodes variationelles et bayésiennes, optimisation discrète, etc. Imagerie Médicale / Intelligence artificielle (IMA204) imagerie médicale et biologique / Représentation des connaissances Apprentissage et intelligence artificielle (IA) (IMA205) apprentissage supervisé et non-supervisé, réseaux de neurones, apprentissage profond, reconnaissance d’objets, etc. / Organisation d’un challenge Photographie computationnelle (IMA206) images HDR, inpainting, panoramas, méthodes par patchs, etc. Télédection et applications industrielles / projet d’IA (IMA207) Vision 3D / vidéo (IMA208) aqcuisition et représentation des données 3D / traitement et analyse de vidéos
- 11. 6 28/5/2018 Filière image Exemple 1 : Débruitage
- 12. 7 28/5/2018 Filière image Exemple 1 : Débruitage
- 13. 8 28/5/2018 Filière image Exemple 2 : Inpainting
- 14. 9 28/5/2018 Filière image Exemple 2 : Inpainting Inpainting par réseaux profonds convolutionnels
- 15. 10 28/5/2018 Filière image Exemple 2 : Inpainting
- 16. 11 28/5/2018 Filière image Exemple 3 : Détection de structures anatomiques