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Tri :
Date de référencement
Editeur
Auteur
Titre
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Efficient CNN inference acceleration on FPGAs : a pattern pruning-driven approach
Date de publication :
19-12-2024 |
Auteur(s) :
Pradels Léo |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les modèles d'apprentissage profond basés sur les CNNs offrent des performances de pointe dans les tâches de traitement d'images et de vidéos, en particulier pour l'amélioration ou la classification d'images. Cependant, ces modèles sont lourds en calcul et en empreinte mémoire, ce qui les rend inadaptés aux contraintes de temps réel sur des FPGA embarqués. Il est donc essentiel de compresser ces C...
Référencé le :
01-04-2025
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Spherical light field representation and reconstruction from omnidirectional imagery
Date de publication :
25-11-2024 |
Auteur(s) :
Gu Kai |
Editeur(s) :
Université de Rennes, Technische Universität (Berlin) |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Cette thèse examine les systèmes d’imagerie omnidirectionnelle avancés, la capture de champs lumineux et les pipelines de rendu, ainsi que le dernier paradigme de reconstruction de scènes, le champ de radiance (Radiance Field, RF). Elle traite des défis clés liés à l’utilisation du RF pour la représentation de champs lumineux sphériques et la reconstruction de scènes. Les principales contributions...
Référencé le :
27-02-2025
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Privacy-preserving and fully distributed identity management systems
Date de publication :
18-12-2024 |
Auteur(s) :
Gestin Mathieu |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Dans cette thèse, nous nous intéressons aux systèmes de gestion d’identité totalement distribués respectant la vie privée. Ces systèmes ont pour but de permettre à un utilisateur de s’authentifier et d’être autorisé par un fournisseur de services, tout en ne lui révélant que les informations strictement nécessaires. De plus, ces systèmes doivent être résilients à la présence de processus malveillan...
Référencé le :
10-02-2025
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Dynamic Pan-genome graphs
Date de publication :
13-12-2024 |
Auteur(s) :
Hannoush Khodor |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les progrès rapides des technologies de séquençage ont révolutionné la génomique, conduisant à des bases de données génomiques massives et à des milliers de génomes assemblés. Cette croissance exponentielle des données a mis en évidence les limites des modèles traditionnels basés sur des références et a motivé le développement de représentations pan-génomiques qui reflètent la diversité des espèce...
Référencé le :
31-01-2025
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Étude de vulnérabilité d'un programme au format binaire en présence de fautes précises et nombreuses
Date de publication :
12-12-2024 |
Auteur(s) :
Gicquel Antoine |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Les attaques multi-fautes permettent de compromettre la sécurité d'applications prouvées théoriquement robustes, et cela, malgré l'intégration de mécanismes de sécurité. L'évaluation de sécurité pour ce type d'attaque comporte une analyse du programme pour déterminer des vulnérabilités puis une campagne d'injection de fautes sur du matériel. Cependant, considérer plusieurs fautes lors de l'analyse...
Référencé le :
30-01-2025
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Machine learning algorithms in the health sector : integration of functional knowledge toenhance the analysis of gut microbiota data
Date de publication :
28-11-2024 |
Auteur(s) :
Ruiz Baptiste |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
La composition du microbiote intestinal influence diverses maladies et peut être utilisée pour la classification automatique de l'état de santé. Cette thèse propose une méthode intégrant l'annotation fonctionnelle du microbiote intestinal dans un processus de classification automatique pour améliorer l'interprétation des résultats. En utilisant les données taxonomiques et les annotations fonctionn...
Référencé le :
13-01-2025
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E︠́chantillonnage de données : acquisition comprimée et réduction de graphe
Date de publication :
26-11-2024 |
Auteur(s) :
Petit Claude |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Dans cette thèse, nous étudions trois aspects du problème de réduction de la dimension. Le premier concerne la compression de base de données. Nous proposons plusieurs algorithmes d’échantillonnage préservant l’information contenue dans les données, ainsi que deux applications au conditionnement de matrices et à l’acquisition comprimée. Ces algorithmes sont déterministes et leur faible complexité ...
Référencé le :
13-01-2025
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Étude de l’impact des interactions entre ondes de marée interne et circulation basse fréquence sur le budget énergétique de la marée interne à l’aide d’une simulation numérique à haute résolution sur l’Atlantique Nord
Date de publication :
18-11-2024 |
Auteur(s) :
Bella Adrien |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Dans cette thèse, le cycle de vie de la marée interne et sa perte de cohérence par ses interactions avec les courants sont étudiés dans l’Atlantique Nord à l’aide d’une simulation d’un océan réaliste à haute résolution. Une décomposition en mode verticaux est utilisée pour obtenir le budget d’énergie des différentes échelles de la marée interne. La dispersion topographique est dominante à l’échell...
Référencé le :
08-01-2025
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Optimization of a multi-profile encoding system
Date de publication :
20-06-2024 |
Auteur(s) :
Kaafarani Reda |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Cette thèse porte sur l'optimisation d'un système d'encodage vidéo multi-profils pour un service de streaming à débit binaire adaptatif (ABR). Dans la première contribution, nous évaluons les performances du Versatile Video Coding en calculant son enveloppe convexe et en comparant les résultats à ceux de ses prédécesseurs. Nous démontrons l'importance de la réévaluation de l'échelle de débits pour...
Référencé le :
25-11-2024
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Metric learning for instance and category-level visual representation
Date de publication :
01-07-2024 |
Auteur(s) :
Venkataramanan Shashanka |
Editeur(s) :
Université de Rennes |
Origine de la fiche :
Université de Rennes 1
Le principal objectif de la vision par ordinateur est de permettre aux machines d'extraire des informations significatives à partir de données visuelles, telles que des images et des vidéos, et de tirer parti de ces informations pour effectuer une large gamme de tâches. À cette fin, de nombreuses recherches se sont concentrées sur le développement de modèles d'apprentissage profond capables de cod...
Référencé le :
27-09-2024
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