Deep learning for object detection in robotic grasping contexts

Dans la dernière décennie, les approches basées sur les réseaux de neurones convolutionnels sont devenus les standards pour la plupart des tâches en vision numérique. Alors qu'une grande partie des méthodes classiques de vision étaient basées sur des règles et algorithmes, les réseaux de neurones sont optimisés directement à partir de données d'entraînement qui sont étiquetées pour la tâche voulue. En pratique, il peut être difficile d'obtenir une quantité su sante de données d'entraînement ou d'interpréter les prédictions faites par les réseaux. Également, le processus d'entraînement doit être recommencé pour chaque nouvelle tâche ou ensemble d'objets. Au final, bien que très performantes, les solutions basées sur des réseaux de neurones peuvent être difficiles à mettre en place. Dans cette thèse, nous proposons des stratégies visant à contourner ou solutionner en partie ces limitations en contexte de détection d'instances d'objets. Premièrement, nous proposons d'utiliser une approche en cascade consistant à utiliser un réseau de neurone comme pré-filtrage d'une méthode standard de "template matching". Cette façon de faire nous permet d'améliorer les performances de la méthode de "template matching" tout en gardant son interprétabilité. Deuxièmement, nous proposons une autre approche en cascade. Dans ce cas, nous proposons d'utiliser un réseau faiblement supervisé pour générer des images de probabilité afin d'inférer la position de chaque objet. Cela permet de simplifier le processus d'entraînement et diminuer le nombre d'images d'entraînement nécessaires pour obtenir de bonnes performances. Finalement, nous proposons une architecture de réseau de neurones ainsi qu'une procédure d'entraînement permettant de généraliser un détecteur d'objets à des objets qui ne sont pas vus par le réseau lors de l'entraînement. Notre approche supprime donc la nécessité de réentraîner le réseau de neurones pour chaque nouvel objet.In the last decade, deep convolutional neural networks became a standard for computer vision applications. As opposed to classical methods which are based on rules and hand-designed features, neural networks are optimized and learned directly from a set of labeled training data specific for a given task. In practice, both obtaining sufficient labeled training data and interpreting network outputs can be problematic. Additionnally, a neural network has to be retrained for new tasks or new sets of objects. Overall, while they perform really well, deployment of deep neural network approaches can be challenging. In this thesis, we propose strategies aiming at solving or getting around these limitations for object detection. First, we propose a cascade approach in which a neural network is used as a prefilter to a template matching approach, allowing an increased performance while keeping the interpretability of the matching method. Secondly, we propose another cascade approach in which a weakly-supervised network generates object-specific heatmaps that can be used to infer their position in an image. This approach simplifies the training process and decreases the number of required training images to get state-of-the-art performances. Finally, we propose a neural network architecture and a training procedure allowing detection of objects that were not seen during training, thus removing the need to retrain networks for new objects

Combination of LC-MS and CE-MS Analysis for the Separation and the Identification of Phosphonic Acids

The analysis of phosphonic acids in a spiked tap water has been investigated by capillary electrophoresis-mass spectrometry (CE-MS) and liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) as part of the Third Official Proficiency Test of the Organization for the Prohibition of Chemical Weapons. The use of a non-volatile electrolyte (5 mM sorbic acid/ammonia, pH 6.5) in CE and a volatile mobile phase (water/0.1 v/v trifluoroacetic acid/acetonitrile) in LC achieves the baseline resolution of studied phosphonic acids. Tandem-MS detection analysis allows an accurate identification of these solutes by screening their characteristic fragmentations

Luminescence age calculation through Bayesian convolution of equivalent dose and dose-rate distributions:The De_Dr model

In nature, each mineral grain (quartz or feldspar) receives a dose rate (Dr) specific to its environment. The dose-rate distribution, therefore, reflects the micro-dosimetric context of grains of similar size. If all the grains were well bleached at deposition, this distribution is assumed to correspond, within uncertainties, with the distribution of equivalent doses (De). The combination of the De and Dr distributions in the De_Dr model proposed here would then al- low calculation of the true depositional age. If grains whose De values are not representative of this age (hereafter called “outliers”) are present in the De distribution, this model al- lows them to be identified before the age is calculated, en- abling their exclusion. As the De_Dr approach relies only on the Dr distribution to describe the De distribution, the model avoids any assumption about the shape of the De distribu- tion, which can be difficult to justify. Herein, we outline the mathematical concepts of the De_Dr approach (more details are given in Galharret et al., 2021) and the exploitation of this Bayesian modelling based on an R code available in the R package “Luminescence”. We also present a series of tests using simulated Dr and De distributions with and without outliers and show that the De_Dr approach can be an alter- native to available models for interpreting De distributions.Using the world in ancient societies : processes and forms of appropriation of space in Long TimeCREDit - Chronological REference Datasets and Sites (CREDit) towards improved accuracy and precision in luminescence-based chronologie