Hdr Année : 2025

Some contributions to online learning, zeroth-order optimization, deep learning, and uncertainty quantification. Theory and applications to safety-critical systems.

Fichier principal
Vignette du fichier
HDR-gerchinovitz-final.pdf (2.81 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence
DOI

Cite 10.1007/978-3-319-10602-1_48 Autre Lin, T.-Y., Maire, M., Belongie, S., Hays, J., Perona, P., Ramanan, D., Dollár, P., & Zitnick, C. L. (2014). Microsoft COCO: Common Objects in Context. In Lecture Notes in Computer Science (pp. 740–755). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-10602-1_48

Images d’objets du quotidien pour détection/segmentation/captioning. Utilisé pour le pré-entraînement de YOLOv3 dans les expériences.

Dates et versions

tel-05018123 , version 1 (02-04-2025)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : tel-05018123 , version 1

Citer

Sébastien Gerchinovitz. Some contributions to online learning, zeroth-order optimization, deep learning, and uncertainty quantification. Theory and applications to safety-critical systems.. Statistics [math.ST]. Université Toulouse 3 - Paul Sabatier, 2025. ⟨tel-05018123⟩
232 Consultations
641 Téléchargements

Partager

  • More