25 octobre 2023
Marco Pedersoli
Professeur
Département
Département de génie des systèmes
Formation
B. Eng. (Universita degli studi di Brescia, Italie), M.Sc., Ph.D. (Universitat Autonoma de Barcelona & Computer Vision Center, Espagne)
Bureau
A-3480
Courriel
Unités de recherche
- Visiter le site web de : Chaire de recherche industrielle Distech Controls sur les réseaux de neurones embarqués dans un contrôleur pour bâtiments connectés
- Visiter le site web de : Chaire de recherche en intelligence artificielle et santé numérique pour le changement des comportements en santé
- Visiter le site web de : LIVIA – Laboratoire d'imagerie, de vision et d'intelligence artificielle
Axe de recherche
- Technologies de l’information et des communications
Expertises
- Apprentissage profond
- Vision artificielle
- Apprentissage efficace
- Réduction de coût de calcul dans l'apprentissage
- Apprentissage sur des systèmes embarqués
- Apprentissage avec supervision réduite
- Apprentissage faiblement supervisé
- Apprentissage non supervisé
- Bâtiments connectés
- Reconnaissance d'émotions
- Vision et langage
Encadrements
- En codirection avec : Toews, Matthew
Finding The Optimal Convolutional Neural Network Architecture for Satellite Images, par Javan Roshtkhari,Mehraveh
Hiver 2024 - En codirection avec : Granger, Éric
Learning to Localize Objects with Limited Supervision, par Pilakkatt Meethal,Akhil
Automne 2023 - En codirection avec : Granger, Éric
Personalized Automated Expression Recognition and Ambivalence Using Domain Adaptation, par Zeeshan,Muhammad Osama
Été 2024 - En codirection avec : Desrosiers, Christian
Reduced Supervision Methods for Medical Image Segmentation, par Peng,Jizong
Été 2022 - En codirection avec : Granger, Éric
Using Privileged Information for Low-Resolution Object Detection on the Edge, par Rapela Medeiros,Heitor
Été 2024 - En codirection avec : Granger, Éric
Deep Weakly-Supervised Leaning Networks for Object Localization and Interpretation, par Murtaza,Shakeeb
Été 2024 - En codirection avec : Dolz, Jose
Novel Continual Test-Time Adaptation Methods for Deep Models, par Mishra,Shambhavi
Été 2024 - En codirection avec : Ben Ayed, Ismail
Learning Visual Recognition Models with Limited Data, par Mounsaveng,Saypraseuth
Automne 2023 - En codirection avec : Desrosiers, Christian
Medical Image Segmentation Under Challenging Scenarios, par Wang,Ping
Automne 2023 - En codirection avec : Granger, Éric
Source-Free Adaptation of Deep Learning Models for Expression Recognition in eHealth Applications, par Sharafi,Masoumeh
Été 2024 - En codirection avec :
Design and Development of Unsupervised Deep Learning Architectures for Visual Recognition on Images and Video, par Villa-Vasquez,Jose
Été 2024 - En codirection avec : Granger, Éric
Multi-source Domain Generalization, par Aminbeidokhti,Masih
Été 2024
- En codirection avec :
Estimation des disparités par adaptation de domaine pour la détection d'objets 3D à partir d'images stéréoscopiques, par Huyghues Beaufond,Lucas
Hiver 2023 - En codirection avec : Granger, Éric
Exploration du niveau de supervision et du contexte temporel pour la détection des personnes en infrarouge, par Dubail,Thomas
Automne 2023 - En codirection avec : Cardinal, Patrick
Applications of Deep Learning in Visual Recognition, par Saadati,Mirmohammad
Hiver 2023 - En codirection avec : Granger, Éric
Deep Domain Generalization for Person Recognition in the Wild, par Belal,Atif
Été 2024 - En codirection avec : Granger, Éric
Crowd Counting with Different Levels of Supervision in Infrared Images, par Kdayem,Moetez
Été 2024 - En codirection avec : Cardinal, Patrick
Deep audio and video emotion detection, par Aminbeidokhti,Masih
Hiver 2020 - En codirection avec : Granger, Éric
Spatio-Temporal Facial Expression Recognition with 3D Convolutional Neural Networks, par Ayral,Théo
Été 2021 - En codirection avec : Cardinal, Patrick
Variational Autoencoders with Gaussian Mixture Prior for Recommender Systems, par Boucher Charbonneau,Kristof
Hiver 2020 - En codirection avec : Granger, Éric
Deep domain adaptation models for object detection in low-resolution RGB and IR images, par Varailhon,Simon
Hiver 2024 - En codirection avec :
Reduced computation transformers for image recognition, par Latortue,David
Hiver 2024
- En codirection avec : Granger, Éric
Sélection optimale de transformations pour l'augmentation de données, par Harlé,Antoine
Été 2020 - En codirection avec : Roberge, Jean-Philippe
"Few-Shot Object Detection" et application "Pick and Place" dans le cadre d'un projet avec l'entreprise Teledyne Dalsa, par Bailly,Antoine
Été 2023 - En codirection avec : Gruson, Adrien François
Réduction du crénelage d'images générées en temps réel par apprentissage profond pour les simulateurs de vol à CAE Montréal, par Haraoui,Marc
Été 2023 - En codirection avec : Ménard, Bruno
Apprentissage continu supervisé et semi-supervisé pour réseaux neuronaux, par Menetrier,Rhys-Sylvain
Été 2021 - En codirection avec : Wong, Tony
Agent conversationnel pour la plateforme « Données Québec », par Rios,Victor
Été 2024 - En codirection avec :
Outil de visualisation pour l'analyse des données d'un drone maritime de surface, par Suel,Corentin
Hiver 2024
- En codirection avec : Granger, Éric
Optimisation d'une solution de détection d'humains en temps réel s'exécutant sur un système embarqué, par Floer,Clément
Hiver 2024 - En codirection avec : Granger, Éric
Réseaux profonds pour démêler l'identité en reconnaissance des expressions faciales, par Ollivier,Emma
Hiver 2024
- En codirection avec :
Conception des tableaux de bord interactifs pour piloter les indicateurs de performance du département supply chain, par Belhamra,Nazih
Été 2023
Publications
- Shakeeb Murtaza, Soufiane Belharbi, Marco Pedersoli, Aydin Sarraf, Eric Granger. 2023 « DiPS: Discriminative pseudo-label sampling with self-supervised transformers for weakly supervised object localization ». Image and Vision Computing vol. 140
- Ping Wang, Jizong Peng, Marco Pedersoli, Yuan-Feng Zhou, Cai-Ming Zhang, Christian Desrosiers. 2023 « CAT: Constrained adversarial training for anatomically-plausible semi-supervised segmentation ». IEEE Transactions on Medical Imaging vol. 42 , nº 8. p. 2146-2161
- Ping Wang, Jizong Peng, Marco Pedersoli, Yuan-Feng Zhou, Cai-Ming Zhang, Christian Desrosiers. 2023 « Shape-aware joint distribution alignment for cross-domain image segmentation ». IEEE Transactions on Medical Imaging vol. 42 , nº 8. p. 2338-2347
- Le Thanh Nguyen-Meidine, Madhu Kiran, Marco Pedersoli, Jose Dolz, Louis-Antoine Blais-Morin, Eric Granger. 2022 « Incremental multi-target domain adaptation for object detection with efficient domain transfer ». Pattern Recognition vol. 129
- Mohammed Jabi, Marco Pedersoli, Amar Mitiche, Ismail Ben Ayed. 2021 « Deep clustering: On the link between discriminative models and K-means ». IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence vol. 43 , nº 6. p. 1887-1896
- Ping Wang, Jizong Peng, Marco Pedersoli, Yuanfeng Zhou, Caiming Zhang, Christian Desrosiers. 2021 « Self-paced and self-consistent co-training for semi-supervised image segmentation ». Medical Image Analysis vol. 73
- A. Zambelis, M. Saadati, G. M. Dallago, P. Stecko, V. Boyer, J. P. Parent, M. Pedersoli, E. Vasseur. 2021 « Automation of video-based location tracking tool for dairy cows in their housing stalls using deep learning ». Smart Agricultural Technology vol. 1
- Jizong Peng, Guillermo Estrada, Marco Pedersoli, Christian Desrosiers. 2020 « Deep co-training for semi-supervised image segmentation ». Pattern Recognition vol. 107
- Jizong Peng, Hoel Kervadec, Jose Dolz, Ismail Ben Ayed, Marco Pedersoli, Christian Desrosiers. 2020 « Discretely-constrained deep network for weakly supervised segmentation ». Neural Networks vol. 130. p. 297-308
- Sherif Abuelwafa, Marco Pedersoli, Mohamed Cheriet. 2019 « Unsupervised exemplar-based learning for improved document image classification ». IEEE Access vol. 7. p. 133738-133748
- Amir Ghodrati, Ali Diba, Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool. 2017 « DeepProposals: Hunting objects and actions by cascading deep convolutional layers ». International Journal of Computer Vision vol. 124 , nº 2. p. 115-131
- Josep M. Gonfaus, Marco Pedersoli, Jordi Gonzàlez, Andrea Vedaldi, F. Xavier Roca. 2015 « Factorized appearances for object detection ». Computer Vision and Image Understanding vol. 138. p. 92-101
- Ivan Huerta, Marco Pedersoli, Jordi Gonzàlez, Albert Sanfeliu. 2015 « Combining where and what in change detection for unsupervised foreground learning in surveillance ». Pattern Recognition vol. 48 , nº 3. p. 709-719
- Marco Pedersoli, Radu Timofte, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool. 2015 « An elastic deformation field model for object detection and tracking ». International Journal of Computer Vision vol. 111 , nº 2. p. 137-152
- Marco Pedersoli, Andrea Vedaldi, Jordi Gonzàlez, Xavier Roca. 2015 « A coarse-to-fine approach for fast deformable object detection ». Pattern Recognition vol. 48 , nº 5. p. 1844-1853
- Marco Pedersoli, Jordi Gonzalez, Xu Hu, Xavier Roca. 2014 « Toward real-time pedestrian detection based on a deformable template model ». IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems vol. 15 , nº 1. p. 355-364
- Marco Pedersoli, Jordi Gonzlez, Andrew D. Bagdanov, Xavier Roca. 2011 « Efficient discriminative multiresolution cascade for real-time human detection applications ». Pattern Recognition Letters vol. 32 , nº 13. p. 1581-1587
- D. Rowe, J. Gonzalez, M. Pedersoli, J. J. Villanueva. 2010 « On tracking inside groups ». Machine Vision and Applications vol. 21 , nº 2. p. 113-127
- Marc Castelló, Jordi Gonzàlez, Ariel Amato, Pau Baiget, Carles Fernández, Josep M. Gonfaus, Ramón A. Mollineda, Marco Pedersoli, Nicolás Pérez de la Blanca, F. Xavier Roca. 2013 « Exploiting multimodal interaction techniques for video-surveillance ».
- Marco Pedersoli, Jordi Gonzàlez, Bhaskar Chakraborty, Juan J. Villanueva. 2007 « Enhancing real-time human detection based on histograms of oriented gradients ».
- Amir Ghodrati, Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars. 2014 « Is 2D information enough for viewpoint estimation? ». Communication lors de la conférence : 25th British Machine Vision Conference (BMVC) (Nottingham, United kingdom, Sept. 01-05, 2014)
- Markus Mathias, Marco Pedersoli, Luc Van Gool, Rodrigo Benenson, Luc Van Gool. 2014 « Face detection without bells and whistles ». Communication lors de la conférence : 13th European Conference on Cuomputer Vision (ECCV) (Zurich, Switzerland, Sept. 6-12, 2014)
- Marco Pedersoli, Andrea Vedaldi, Jordi Gonzàlez. 2011 « A coarse-to-fine approach for fast deformable object detection ». Communication lors de la conférence : 2011 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Colorado Springs, CO, USA, June 20-25, 2011)
- Josep M. Gonfaus, Xavier Boix, Fahad S. Khan, Joost van de Weijer, Andrew D. Bagdanov, Marco Pedersoli, Joan Serrat, Xavier Roca, Jordi Gonzàlez. 2010 « Harmony potentials : Fusing global and local scale for semantic image segmentation ». Communication lors de la conférence : The PASCAL Visual Object Classes Challenge Workshop 2010 (Crete, Greece, Sept. 11, 2010)
- Marco Pedersoli, Jordi Gonzalez, Juan Jose Villanueva. 2009 « High-speed human detection using a multiresolution cascade of histograms of oriented gradients ». Communication lors de la conférence : 4th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IbPRIA) (Povoa de Varzim, Portugal, June 10-12, 2009)
- Muhammad Haseeb Aslam, Muhammad Osama Zeeshan, Marco Pedersoli, Alessandro L. Koerich, Simon Bacon, Eric Granger. 2023 « Privileged knowledge distillation for dimensional emotion recognition in the wild ».
- Thomas Dubail, Fidel Alejandro Guerrero Peña, Heitor Rapela Medeiros, Masih Aminbeidokhti, Eric Granger, Marco Pedersoli. 2023 « Privacy-preserving person detection using low-resolution infrared cameras ».
- Fidel A. Guerrero Peña, Heitor Rapela Medeiros, Thomas Dubail, Masih Aminbeidokhti, Eric G. Granger, Marco Pedersoli. 2023 « Re-basin via implicit Sinkhorn differentiation ».
- Akhil Meethal, Eric Granger, Marco Pedersoli. 2023 « Cascaded zoom-in detector for high resolution aerial images ».
- Djebril Mekhazni, Maximilien Dufau, Christian Desrosiers, Marco Pedersoli, Eric Granger. 2023 « Camera alignment and weighted contrastive learning for domain adaptation in video person ReID ».
- Shakeeb Murtaza, Soufiane Belharbi, Marco Pedersoli, Aydin Sarraf, Eric Granger. 2023 « Discriminative sampling of proposals in self-supervised transformers for weakly supervised object localization ».
- Juan A. Rodriguez, David Vazquez, Issam Laradji, Marco Pedersoli, Pau Rodriguez. 2023 « OCR-VQGAN: Taming text-within-image generation ».
- Mehraveh Javan Roshtkhari, Matthew Toews, Marco Pedersoli. 2023 « Balanced mixture of supernets for learning the CNN pooling architecture ».
- Soufiane Belharbi, Marco Pedersoli, Ismail Ben Ayed, Luke McCaffrey, Éric Granger. 2022 « Negative evidence matters in interpretable histology image classification ».
- Soufiane Belharbi, Aydin Sarraf, Marco Pedersoli, Ismail Ben Ayed, Luke McCaffrey, Eric Granger. 2022 « F-CAM: Full resolution class activation maps via guided parametric upscaling ».
- Akhil Meethal, Marco Pedersoli, Zhongwen Zhu, Francisco Perdigon Romero, Eric Granger. 2022 « Semi-weakly supervised object detection by sampling pseudo ground-truth boxes ».
- R. G. Praveen, W. C. de Melo, N. Ullah, H. Aslam, O. Zeeshan, T. Denorme, M. Pedersoli, A. L. Koerich, S. Bacon, P. Cardinal, E. Granger. 2022 « A joint cross-attention model for audio-visual fusion in dimensional emotion recognition ».
- Theo Ayral, Marco Pedersoli, Simon Bacon, Eric Granger. 2021 « Temporal stochastic softmax for 3D CNNs : An application in facial expression recognition ».
- Reza Azad, Abdur R. Fayjie, Claude Kauffmann, Ismail Ben Ayed, Marco Pedersoli, Jose Dolz. 2021 « On the texture bias for few-shot CNN segmentation ».
- Saypraseuth Mounsaveng, Issam Laradji, Ismail Ben Ayed, David Vazquez, Marco Pedersoli. 2021 « Learning data augmentation with online bilevel optimization for image classification ».
- Jizong Peng, Ping Wang, Christian Desrosiers, Marco Pedersoli. 2021 « Self-paced contrastive learning for semi-supervised medical image segmentation with meta-labels ».
- Jerome Rony, Eric Granger, Marco Pedersoli, Ismail Ben Ayed. 2021 « Augmented Lagrangian Adversarial Attacks ».
- Mirmohammad Saadati, Marco Pedersoli, Patrick Cardinal, Peter Oliver. 2021 « RADARSAT-2 Synthetic-Aperture radar land cover segmentation using deep convolutional neural networks ».
- Ping Wang, Jizong Peng, Marco Pedersoli, Yuanfeng Zhou, Caiming Zhang, Christian Desrosiers. 2021 « Context-aware virtual adversarial training for anatomically-plausible segmentation ».
- Malik Boudiaf, Jérôme Rony, Imtiaz Masud Ziko, Eric Granger, Marco Pedersoli, Pablo Piantanida, Ismail Ben Ayed. 2020 « A unifying mutual information view of metric learning: Cross-entropy vs. Pairwise losses ».
- Akhil Meethal, Marco Pedersoli, Soufiane Belharbi, Eric Granger. 2020 « Convolutional STN for weakly supervised object localization ».
- Le Thanh Nguyen-Meidine, Eric Granger, Madhu Kiran, Marco Pedersoli, Louis-Antoine Blais-Morin. 2020 « Progressive gradient pruning for classification, detection and domain adaptation ».
- Jizong Peng, Marco Pedersoli, Christian Desrosiers. 2020 « Mutual information deep regularization for semi-supervised segmentation ».
- Masih Aminbeidokhti, Marco Pedersoli, Patrick Cardinal, Eric Granger. 2019 « Emotion recognition with spatial attention and temporal softmax pooling ».
- Aarush Gupta, Dakshit Agrawal, Hardik Chauhan, Jose Dolz, Marco Pedersoli. 2018 « An attention model for group-level emotion recognition ».
- Jizong Peng, Christian Desrosiers, Marco Pedersoli. 2018 « DC-SegNet: a discretely constrained deep network for weakly supervised segmentation ».
- Marco Pedersoli, Thomas Lucas, Cordelia Schmid, Jakob Verbeek. 2017 « Areas of attention for image captioning ».
- Amir Ghodrati, Xu Jia, Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars. 2016 « Towards automatic image editing: learning to see another you ».
- Hakan Bilen, Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars. 2015 « Weakly supervised object detection with convex clustering ».
- Amir Ghodrati, Ali Diba, Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool. 2015 « Deepproposal: Hunting objects by cascading deep convolutional layers ».
- Amir Ghodrati, Xu Jia, Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars. 2015 « Swap retrieval: Retrieving images of cats when the query shows a dog ».
- Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars. 2015 « Learning where to position parts in 3D ».
- Hakan Bilen, Marco Pedersoli, Vinay P. Namboodiri, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool. 2014 « Object classification with adaptable regions ».
- Hakan Bilen, Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars. 2014 « Weakly supervised object detection with posterior regularization ».
- Amir Ghodrati, Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars. 2014 « Coupling video segmentation and action recognition ».
- Amir Ghodrati, Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars. 2014 « Is 2D information enough for viewpoint estimation? ».
- Markus Mathias, Marco Pedersoli, Luc Van Gool, Rodrigo Benenson, Luc Van Gool. 2014 « Face detection without bells and whistles ».
- Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars. 2014 « A scalable 3D HOG model for fast object detection and viewpoint estimation ».
- Marco Pedersoli, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool. 2014 « Using a deformation field model for localizing faces and facial points under weak supervision ».
- Marco Pedersoli, Andrea Vedaldi, Jordi Gonzàlez. 2011 « A coarse-to-fine approach for fast deformable object detection ».
- Nataliya Shapovalova, Wenjuan Gong, Marco Pedersoli, Francesc Xavier Roca, Jordi Gonzàlez. 2011 « On importance of interactions and context in human action recognition ».
- Marco Pedersoli, Jordi Gonzàlez, Andrew D. Bagdanov, Juan J. Villanueva. 2010 « Recursive coarse-to-fine localization for fast object detection ».
- Marco Pedersoli, Jordi Gonzalez, Juan Jose Villanueva. 2009 « High-speed human detection using a multiresolution cascade of histograms of oriented gradients ».
- Bhaskar Chakraborty, Marco Pedersoli, Jordi Gonzalez. 2008 « View-invariant human action detection using component-wise HMM of body parts ».
- Marco Pedersoli. 2012 « Hierarchical multiresolution models for fast object detection ». Thèse de doctorat. Barcelona, Spain, Universitat Autònoma de Barcelona.
- Marco Pedersoli, Radu Timofte, Tinne Tuytelaars, Luc Van Gool. 2014 « An Elastic Deformation Field Model for Object Detection and Tracking ». KU leuven. 19 p.
