Apprentissage de la reconnaissance visuelle d'objets avec peu d’exemples et par interactions humain-robot
- Date :
- Vendredi 5 juin 2026
- Heure :
- À 13 h
- Type :
- Conférences et séminaires
- Lieu :
- Local P2-1002 du 3IT (Institut interdisciplinaire d'innovation technologique)
- Coût :
- gratuit
Description :
Le présent projet vise le développement d'un module de vision permettant au robot social T-Top d'apprendre à détecter de nouveaux objets au cours de son utilisation, à l'aide d'interactions avec les utilisateurs. La principale difficulté est de permettre au robot d'apprendre à l'aide d'un petit nombre d'exemples obtenus au cours des conversations entre le robot et l'humain.
L'approche retenue consiste à adapter un modèle de détection par réseaux de neurones avec peu d'exemples qui sont identifiés directement lors d’interactions entre le robot et l’utilisateur.
Un nouveau modèle d’apprentissage avec peu d’exemples est développé et évalué à l’état de l’art, avec l’aide d’un nouvel ensemble de données impliquant l’identification d’aliments dans des plats lors d’un repas.
Conférencier : Keven Gagnon, étudiant à la maîtrise en génie électrique
L'approche retenue consiste à adapter un modèle de détection par réseaux de neurones avec peu d'exemples qui sont identifiés directement lors d’interactions entre le robot et l’utilisateur.
Un nouveau modèle d’apprentissage avec peu d’exemples est développé et évalué à l’état de l’art, avec l’aide d’un nouvel ensemble de données impliquant l’identification d’aliments dans des plats lors d’un repas.
Conférencier : Keven Gagnon, étudiant à la maîtrise en génie électrique