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Forum TERATEC 2018
Atelier 7 - Mercredi 20 juin de 14h00 à 17h30

L'APPRENTISSAGE PROFOND ("DEEP LEARNING") PAR LA PRATIQUE

Utilisation d’images générées pour un meilleur apprentissage des modèles de Deep Learning
Pierre NOUBEL, Business Development Manager, OKTAL Synthetic Environment

L’entrainement de réseaux de neurones convolutifs (CNN) est au cœur des techniques de Deep Learning. La difficulté est que pour entrainer ces réseaux de manière efficace, de grands volumes de données sont nécessaires, composés de millions d’images prises dans différents contextes. OKTAL-SE a appliqué son expérience des environnements virtuels et son produit SE-Workbench pour générer de grandes quantités images annotées pour permettre une meilleure reconnaissance d’objets sur des images satellites. En faisant varier différents paramètres, comme la position du satellite ou sa réponse spectrale par exemple, OKTAL-SE a été en mesure d’utiliser des jeux de données d’apprentissage plus pertinents et d’améliorer grandement la phase de reconnaissance.

Biographie : Pierre Noubel has always had a passion for science and new technologies. His background, mostly spent abroad, naturally revolved around new technologies, IT and engineering sciences. He now works at OKTAL Synthetic Environment where new solutions have reecently been developed, aimed at Deep Learning. OKTAL-SE purpose is to provide customers with state of the art multi-sensor simulation software and services. Thanks to the reliability and the performance of our modeling and simulation COTS products, OKTAL-SE has become an international reference in terms of synthetic environment rendering software in both Electro-Optic (Visible, Infrared) and Radio-Frequency (Radar, GNSS) domains, with clients from both industry and public bodies (DGA, Airbus, Dassault, Safran, etc.) in France and abroad.

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jean-pascal.jegu@teratec.fr
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