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    <title><string language="fre"><![CDATA[Reconnaissance d’objets, une problématique résolue ? / Has object vision been solved?]]></string></title>
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        <string language="fre"><![CDATA[The ability of humans to identify and categorize objects in complex 
natural scenes has long been thought to be beyond the capacities of 
artificial vision systems. However, recent progress in Deep Learning and
 Convolutional Neural Networks has demonstrated that simple feed-forward
 processing architectures composed of less than 10 layers of neurons can
 achieve human levels of performance in object recognition tasks. It is 
interesting to note that such processing architectures have a very 
similar structure to the primate visual system. Could it be that we are 
close to understanding how our brains recognize stimuli? I will argue 
that the main problem with the current state of the art in computer 
vision is that the learning procedures used are totally unrealistic. 
Essentially, building such a system requires hundreds of millions of 
training cycles of supervised learning. By contrast, our own visual 
systems can learn new stimuli in a few tens of presentations. I will 
suggest that more biologically realistic learning mechanisms based on 
spike-based processing and Spike Time Dependent Plasticity (STDP) may be
 much closer to the way our own visual systems operate, and allow our 
visual systems to learn about objects in the visual world on the basis 
of experience.]]></string></description>
    <keyword><string language="fre"><![CDATA[neurosciences]]></string></keyword><keyword><string language="fre"><![CDATA[information visuelle]]></string></keyword><keyword><string language="fre"><![CDATA[extraction valeur des images]]></string></keyword>
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FN:Simon THORPE
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NOTE:Après une formation en Psychologie et Physiologie a l'Université   d'Oxford, il a obtenu sa&nbsp;thèse sous la direction du Prof. Edmund Rolls   en 1981. Après une année de post-doc au Canada&nbsp;dans le laboratoire de   Max Cyander il vient en France pour rejoindre le laboratoire de Michel   Imbert&nbsp;à Orsay, puis à Paris. Recruté au CNRS en 1983, il a été un des   membres fondateurs du Centre de&nbsp;Recherche Cerveau et Cognition créé à   Toulouse en 1993. Ses travaux ont porté sur la&nbsp;neurophysiologie des   aires frontales, et du système visuel chez le singe et le chat, et sur   les études&nbsp;en psychologie expérimentale chez l'homme sur la   catégorisation visuelle rapide. Il a également réalisé un&nbsp;travail plus   théorique sur le codage neuronal, travail qui a conduit en 1999 à la   création d'une société de&nbsp;valorisation, &lt;a target="_blank" href="http://www.inria.fr/www.spikenet-technology.com" rel="external"&gt;SpikeNet Technology&nbsp;qui commercialise un système&nbsp;de traitement d'images temps réels basé sur l'ingénierie inverse du système visuel biologique. Lauréat   en 2012 d'une bourse « Chercheurs confirmés » du Conseil Européen de la   Recherche (ERC) sur le sujet très interdisciplinaire "Memory Mechanisms in Man and Machine" impliquant la psychologie, les neurosciences, la modélisation informatique et le développement de hardware.   PhD en Experimental Psychology, University of Oxford en 1981.     Directeur de Recherche au CNRS.   Directeur du CerCo: Centre de Recherche Cerveau &amp; Cognition - UMR5549 à Toulouse.   &nbsp; 
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© Inria Bordeaux - Sud-Ouest]]></string>
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