Deep Learning pour le traitement et l'analyse d'image et de son en écologie

Connexion des participant.e.s + Introduction du GdR EcoStat

Stéphane Dray (CNRS/LBBE)

L'équation "AI+ML+DL+CV+ecology = imaginecology"

Vincent Miele (CNRS / LBBE)

Deep Learning : les bases

Vincent Miele (CNRS / LBBE)

Deep Learning : le vocabulaire technique

Vincent Miele (CNRS / LBBE)

Deep Learning en action : premier code avec le package R/Python Keras

Vincent Miele (CNRS / LBBE)

Accueil et détails techniques

Le GdR EcoStat ouvrira le bal. Nous rappelerons les règles : 1/ webcam et micro fermés, 2/ questions possibles depuis le chat et 3/ chat ouvert pour toutes les discussions privées entre les participant.e.s.

Deep Learning et Pl@ntNet

Alexis Joly (INRIA/LIRMM)

Deep Learning et sciences de l'environnement

Cedric Pradalier (GeorgiaTech Lorraine/DREAM)

Pause café

Session thématique

Chair: Sakina-Dorothée Ayata (Sorbonne Université/LOV)

› Long-term plankton dynamics in freshwater mesocosms - 14:45-14:50 (05min)

› Reconnaissance automatique de plancton - Marco Baity-Jesi, Swiss Federal Insitute of Aquatic Science and Technology [Dübendorf] 14:50-14:55 (05min)

› Le deep learning comme extracteur de caractéristiques morphologiques pertinentes pour l'écologie - JEan-Olivier Irisson, Sorbonne Université, CNRS, Laboratoire d'Océanographie de Villefranche (LOV), Chemin du Lazaret, 06230 Villefranche-sur-Mer, France - Sakina-Dorothée Ayata, Laboratoire dócéanographie de Villefranche 14:55-15:00 (05min)

› Extraction et mesure de traits fonctionnels par apprentissage profond - Frédéric Maps, Département de Biologie, Université Laval 15:00-15:05 (05min)

› Utilisation d'images microscopiques artificielles en complément d'images réelles pour la détection automatique de diatomées par apprentissage profond. - Pierre Faure--Giovagnoli, Georgia Tech - CNRS [Metz], Laboratoire dÍnfoRmatique en Image et Systèmes dínformation 15:05-15:10 (05min)

› Un projet trans-laboratoire : le projet RAPP : Reconnaissance Automatique du Plancton et Pollens - cristele chevalier, Institut méditerranéen dócéanologie 15:10-15:15 (05min)

Session thématique

Chair: Oliviez Gimenez (CNRS/CEFE)

› Camera trap CREA - Marjorie Bison, Centre de Recherches sur les Ecosystèmes dÁltitude 15:30-15:35 (05min)

› L'utilisation des pièges photographiques pour estimer l'abondance des populations d'ongulés - 15:35-15:40 (05min)

› Lectures de bagues d'oiseaux à partir de pièges photographiques - Jocelyn Champagnon, Institut de recherche de la Tour du Valat 15:40-15:45 (05min)

› Mes premiers pas en analyse d'images via deep learning - Retours d'expérience sur l'identification d'espèces animales par piégeage photographique - Olivier Gimenez, Centre d'Ecologie Fonctionnelle et Evolutive 15:45-15:50 (05min)

› Un démonstrateur de suivi automatisé des Lépidoptères nocturnes - 15:50-15:55 (05min)

› Utilisation de techniques d'intelligence artificielle pour la détection d'animaux en forêt - Bernard BENET, Technologies et systèmes dínformation pour les agrosystèmes 15:55-16:00 (05min)

Pause café

Deep learning & camera traps

Sara Beery (CalTech USA)

Programme