Combining pre-trained Vision Transformers and CIDER for Out Of Domain Detection

Out-of-domain (OOD) detection is a crucial component in industrial applications as it helps identify when a model encounters inputs that are outside the training distribution. Most industrial pipelines rely on pre-trained models for downstream tasks such as CNN or Vision Transformers. This paper investigates the performance of those models on the task of out-of-domain detection. Our experiments demonstrate that pre-trained transformers models achieve higher detection performance out of the box. Furthermore, we show that pre-trained ViT and CNNs can be combined with refinement methods such as CIDER to improve their OOD detection performance even more. Our results suggest that transformers are a promising approach for OOD detection and set a stronger baseline for this task in many context

Smart learning environment: Teacher’s role in assessing classroom attention

The main purpose of this article is to investigate the impact of teacher’s position on students’ performance in higher education. A new pedagogical approach based on collaborative learning is used due to the design of a smart learning environment (SLE). This workspace uses, respectively, information and communication technologies (ICT) and radio frequency identification (RFID)-based indoor positioning system in order to examine students’ perceptions and the involvement of groups into this smart classroom. The merge of interactive multimedia system, ubiquitous computing and several handheld devices should lead to a successful active learning process. Firstly, we provide a detailed description of the proposed collaborative environment using mainly new technologies and indoor location system serving as a platform for evaluating attention. The research provides an obvious consensus on the teacher’s role in assessing classroom attention. We discuss our preliminary results on how teacher’s position influences essentially students’ participation. Our first experiments show that the integration of novel technologies in the area of higher education is extremely promoting the traditional way of teaching. The smart classroom model has been recommended to support this evolution. As a result, the found results indicate that the teacher’s position increases the learner’s motivation, engagement and effective learning

Le vecteur de meilleur rang moyen : une statistique pour l'analyse de données multidimensionnelles -Application au filtrage d'images couleurs

L'obtention du meilleur représentant d'un échantillon est une question ouverte et dépend de la statistique utilisée. Cette communication propose une statistique, qui repose sur le calcul des rangs, et qui permet en outre d'introduire la notion de données représentant le mieux son échantillon. La donnée représentant le mieux son échantillon est nommée donnée de meilleur rang moyen. En appliquant notre statistique au filtrage d'images couleurs, nous illustrons l'efficacité et l'intérêt de notre procédure, visuellement et numériquement

Imperfection, temps et espace : modélisation, analyse et visualisation dans un SIG archéologique

This thesis develops a global approach for the handling of spatiotemporal and imperfect data in an archaeological GIS. This approach allows us a better management of those data in order to model or to represent them. In this approach, a new taxonomy of imperfection is proposed for the modeling of archaeological information. Using the modeling, this work presents some new methods for data analysis in an GIS. The temporal aspect of archaeological data implies to define an index which quantifies the anteriority. The lacunar aspect is also exploited through an interrogation method using a geometrical form. This work finally explores and visualizes archaeological dataset to extract the most representative elements. This thesis, which gives an approach on the management of imperfect knowledge in time and space, links computer science and geography. The use-case of this thesis is an archaeological database associated to a GIS.Face aux enjeux urbains actuels, à la patrimonialisation des ressources archéologiques et grâce au développement de l'informatique, l'utilisation des systèmes d'information géographique devient essentielle pour l'exploitation des données archéologiques. Pour cela, il s'avère nécessaire de modéliser, d'analyser et de visualiser l'information archéologique en prenant en considération l'aspect temporel et spatial mais surtout les imperfections des données archéologiques. Cette thèse élabore une démarche globale pour l'utilisation de données spatiotemporelles imparfaites dans un SIG archéologique. Cette démarche contribue à une meilleure gestion de celles-ci tant pour leur représentation que pour leur traitement. Dans cette démarche scientifique, les concepts théoriques de taxonomie de l'imperfection et de représentation des données imparfaites permettent d'abord la modélisation des données archéologiques. Ce mémoire propose ensuite des méthodes d'analyse des données d'un SIG archéologique. La spécificité de leur caractère temporel implique une gestion plus flexible du temps par un indice quantifiant l'antériorité. L'aspect lacunaire de l'information est aussi considéré à travers une méthode d'interrogation sous critère de forme. Enfin, des outils originaux d'exploration et de visualisation de données archéologiques sont exposés afin de mieux définir les éléments les plus représentatifs. Par une approche interdisciplinaire liant informatique et géographie, cette thèse développe une vision transversale autour de la gestion des connaissances imparfaites dans le temps et l'espace. Cette approche est illustrée par l'utilisation de données archéologiques dans un SIG

TEMPORAL MINING IN IMPRECISE ARCHÆOLOGICAL KNOWLEDGE

International audienc

Imperfect Spatiotemporal Information Analysis in a GIS: Application to Archæological Information Completion Hypothesis

While Geographical Information System (GIS) is a classic in geography, we can denote a growing interest for its use in archæology. This science, dealing with the past, partial discoveries and hypotheses, has to handle spatiotemporal information which is often incomplete and imprecise or uncertain. So, one needs to focus on the management of imperfection. The aim of this chapter is to expose a way to integrate the archaeological knowledge imperfection from the modeling of data to its graphical visualization in a spatiotemporal analysis process. The first goal of our approach is to propose valuated completion hypothesis along the time. In order to obtain it, we use a pattern recognition method derived from the Hough transform in accordance with the chosen data modeling.We apply our method in an archæological GIS devoted to Roman street excavation in Reims

Extraction et Gestion des Connaissances - EGC 2016

National audienc

Coloriage de données multidimensionnelles dans des visualisations guidées par les données à base de profils couleurs extraits d'une base d'images couleurs

International audienc

Exploration temporelle de données archéologiques imprécises : graphe d'antériorité

National audienceIn this paper, we propose a new temporal data mining method considering a set of archaeological objects which are temporally represented with fuzzy numbers. 0ur method uses an index which quanti es the anteriority between two fuzzy numbers for the construction of a weighted oriented graph. The vertices of the graph correspond to the archaeological objects. Using this anteriority graph, we determine the potential of anteriority, of posteriority and the temporal position of each object. The information obtained designs the temporal relations between objects and allows us to extract the most anterior object and the most posterior object. We apply this approach to the roman streets discovered in Reims

Approches pour l'exploration temporelle de données archéologiques et interaction dans un SIG

Les données archéologiques sont imprécises dans le temps et l'espace. Pour cela, nous les modélisons à l'aide d'ensembles flous. Cette modélisation augmente la complexité de l'information L'analyse temporelle des données devient difficile tant pour l'ordonnancement chronologique que pour la visualisation de cette masse d'information. Dans cet exposé, nous présenterons deux méthode pour l'exploration temporelle et spatiale que nous avons mises en place dans les projets SIGRem et Archéochamp. La première méthode propose par l'intermédiaire d'un graphe flou et d'un indice d'antériorité une chronologie valuée des données. La seconde approche le problème sous l'angle de l'exploration visuelle et l'interaction avec les données. Cette dernière se base sur une méthode plutôt orientée statistique. Ces deux méthodes proposent une vision très différente mais complémentaire de l'information. Il s'agira pour nous d'en dresser un bilan fonctionnel. Nous présenterons aussi les pistes de nos travaux en cours dans le domaine