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<title><string language="fre"><![CDATA[Knowledge transfer and human-machine collaboration for training object class detector]]></string></title>
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<string language="fre"><![CDATA[Object class detection is a central area
of computer vision. It requires recognizing and localizing all objects 
of predefined set of classes in an image. Detectors are usually trained 
under full supervision, which requires manually drawing object 
bounding-boxes in a large number of training images. This is tedious and
very time consuming.  In this talk I will present two recent techniques
for reducing this effort.
In the first part I will explore a 
knowledge transfer scenario: training object detectors for target 
classes with only image-level labels, helped by a set of source classes 
with bounding-box annotations. I will present a unified knowledge 
transfer framework based on training a single neural network multi-class
object detector over all source classes, organized in a semantic 
hierarchy. This generates proposals with scores at multiple levels in 
the hierarchy, which we use to explore knowledge transfer over a broad 
range of generality, ranging from class-specific (bicycle to motorbike) 
to class-generic (objectness to any class).  Experiments on 200 object 
classes from the ILSVRC 2013 dataset demonstrate large improvements over
weakly supervised baselines. Moreover, we also carry out several 
across-dataset knowledge transfer experiments, which establish the 
general applicability of our method
In the second part I will consider a 
human-machine collaboration scenario, where a human interacts with a 
computer model to carry the bounding-box annotation process together. I 
will introduce Intelligent Annotation Dialogs: we train an agent to 
automatically choose a sequence of actions for a human annotator to 
produce a bounding box in a minimal amount of time. We consider two 
actions: box verification, where the annotator verifies a box generated 
by an object detector, and manual box drawing. We explore two kinds of 
agents, one based on predicting the probability that a box will be 
positively verified, and the other based on reinforcement learning. We 
experimentally demonstrate that our agents are able to learn efficient 
annotation strategies in several scenarios, automatically adapting to 
the image difficulty, the desired quality of the boxes, and the detector
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<keyword><string language="fre"><![CDATA[apprentissage]]></string></keyword><keyword><string language="fre"><![CDATA[classification image]]></string></keyword><keyword><string language="fre"><![CDATA[reconnaissance objet]]></string></keyword><keyword><string language="fre"><![CDATA[collaboration homme-machine]]></string></keyword><keyword><string language="fre"><![CDATA[apprentissage visuel]]></string></keyword>
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NOTE: Le CNRS en bref Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche (Etablissement public à caractère scientifique et technologique, placé sous la tutelle du Ministère de l'Enseignement supérieur et de la Recherche). Il produit du savoir et met ce savoir au service de la société. Avec 30 000 personnes (dont 26 080 statutaires - 11 664 chercheurs et 14 416 ingénieurs, techniciens et administratifs), un budget 2007 de 3,080 milliards d'euros dont 513 millions d'euros de ressources propres, une implantation sur l'ensemble du territoire national, le CNRS exerce son activité dans tous les champs de la connaissance, en s'appuyant sur 1260 unités de recherche et de service. Histoire du CNRS Textes fondamentaux sur l'organisation du CNRS Bilan social Rapport annuel Image du CNRS auprès du grand public - Enquête TNS-Sofres de novembre 2006 Présent dans tous les champs de la connaissance Principal organisme de recherche à caractère pluridisciplinaire en France, le CNRS mène des recherches dans l'ensemble des domaines scientifiques, technologiques et sociétaux. Il couvre la totalité de la palette des champs scientifiques, qu'il s'agisse des mathématiques, de la physique, des sciences et technologies de l'information et de la communication, de la physique nucléaire et des hautes énergies, des sciences de la planète et de l'Univers, de la chimie, des sciences du vivant, des sciences humaines et sociales, des sciences de l'environnement ou des sciences de l'ingénierie. Le CNRS est présent dans toutes les disciplines majeures regroupées au sein de six départements scientifiques : Mathématiques, physique, planète et univers (MPPU) Chimie, Sciences du vivant, Sciences humaines et sociales, Environnement et développement durable (EDD), Sciences et technologies de l'information et de l'ingénierie (ST2I) ; et de deux instituts nationaux : Institut national de physique nucléaire et de physique des particules (IN2P3), Institut national des sciences de l'Univers (INSU). Le CNRS développe, de façon privilégiée, des collaborations entre spécialistes de différentes disciplines, et tout particulièrement avec l'université, ouvrant ainsi de nouveaux champs d'investigations qui permettent de répondre aux besoins de l'économie et de la société. Des actions interdisciplinaires de recherche sont notamment menées dans les domaines suivants : «Le Vivant et ses enjeux sociaux», «Information, communication et connaissance», «Environnement, énergie et développement durable», «Nanosciences, nanotechnologies, matériaux», «Astroparticules : des particules à l'Univers». Présent sur tout le territoire national 19 délégations en région assurent une gestion directe et locale des laboratoires et entretiennent les liens avec les partenaires locaux et les collectivités territoriales. Ouvert aux partenariats 1256 unités de recherche et de service dont près de 90 % en partenariat avec l'Enseignement supérieur et les autres organismes de recherche français ; 2649 brevets principaux, 9804 avec les extensions, 1057 licences actives et 2100 contrats industriels en cours avec les entreprises ; plus de 100 créations d'entreprises à partir de laboratoires CNRS depuis 1999 ; 5000 chercheurs étrangers accueillis dans les laboratoires, 1340 chercheurs étrangers statutaires au CNRS, 80 accords de coopération avec plus de 55 pays, 332 programmes internationaux de coopération scientifique, 54 laboratoires internationaux associés et 56 groupements de recherche internationaux, 13 jumelages de laboratoires et 10 unités mixtes internationales ; des représentations à Bonn, Bruxelles, Johannesburg, Moscou, Pékin, Santiago du Chili, Tokyo, Washington, et une antenne à Hanoï. 
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FN:Vittorio FERRARI
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NOTE:Research Scientist at Google and a Full Professor at the University of Edinburgh, leading a research group on visual learning in each institution. He received his PhD from ETH Zurich in 2004 and was a post-doctoral researcher at INRIA Grenoble in 2006-2007 and at the University of Oxford in 2007-2008. Between 2008 and 2012 he was an Assistant Professor at ETH Zurich, funded by a Swiss National Science Foundation Professorship grant. In 2012 he received the prestigious ERC Starting Grant, and the best paper award from the European Conference in Computer Vision. He is the author of over 100 technical publications. He regularly serves as an Area Chair for the major computer vision conferences, he will be a Program Chair for ECCV 2018 and a General Chair for ECCV 2020. He is an Associate Editor of IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence. His current research interests are in learning visual models with minimal human supervision, human-machine collaboration, and semantic segmentation. 
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