人工智能和深度學習研究中心

我們正在巴黎中心建設一個汽車應用人工智能研究中心，來開展我們雄心勃勃的研究項目，尤其是輔助駕駛和無人駕駛方面

多傳感器感知

無人駕駛首先依賴于各式各樣的傳感器，例如法雷奧相機、激光雷達、雷達和超聲波。在任何時刻，最大程度的探索這些傳感器的輸出是了解車輛復雜環境的基礎。為此，我們探索了各種各樣的深度學習方法，其中傳感器的學習被認為是既獨立又互相聯系的。

領域適應

深度學習和強化學習是無人駕駛的關鍵技術。而其面臨的挑戰之一便是適應訓練期間所遇到的各種條件。為了提高系統在這種情況下的性能，我們探索了所謂的領域適應技術，例如在AdvEnt，我們的項目在CVPR 2019上所展示的。

不確定性分析

當發生意外情況或天氣惡劣時，傳感器發生阻塞，裝載的感知系統應診斷情況并作出響應，例如，調用另一替代系統或人工駕駛?？紤]到這一點，我們研究了評估系統不確定性和預測其性能的自動方法。

團隊陣容

  • 研究科學家 Hedi Ben-younes

    研究科學家

    深度學習 | 視覺和語言 | 視覺推理

    Supelec | Heuritech | SorbonneU

  • 研究科學家 Andrei Bursuc

    研究科學家

    機器學習 | 計算機視覺 | 視覺搜索 | 自主系統

    Politehnica | Mines | Inria | Safran

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  • 博士生 Charles Corbière

    博士生

    深度學習 | 計算機視覺 | 不確定性

    Centrale | ParisSaclay | Heuritech | Earthcube | CNAM

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  • 首席科學家 Matthieu Cord

    首席科學家

    深度學習 | 計算機視覺 | 視覺和語言

    Enseirb | CergyU | KULeuven | Ensea | CNRS | SorbonneU | IUF

    ?

  • 研究科學家 Spyros Gidaris

    研究科學家

    深度學習 | 計算機視覺

    AUTH | Cortexica | ENPC

    ?

  • 研究科學家 David Hurych

    研究科學家

    機器學習 | 計算機視覺 | 生成網絡

    CTU-Prague | NII-Tokyo

  • 首席科學家 Renaud Marlet

    首席科學家

    計算機視覺 | 攝影測量 | 幾何處理

    X | Inria | EdinburgU | Simulog | Inria | TrustedLogic | Inria | ENPC

    ?

  • 博士生 Arthur Ouaknine

    博士生

    深度學習 | 機器學習 | 信號處理

    Panthéon-Sorbonne | Telecom | Zyl | Telecom

  • 科技總監 Patrick Pérez

    科技總監

    機器學習 | 計算機視覺 | 計算成像 | 信號與圖像處理

    Centrale | Inria | BrownU | Inria | Microsoft | Inria | Technicolor

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  • 研究科學家 Julien Rebut

    研究科學家

    深度學習 | 計算機視覺

    INSA | ValeoVS | ValeoCDA

  • 博士生 Simon Roburin

    博士生

    深度學習 | 機器學習 | 應用數學 | 廣義化

    Centrale | Prophesee | ENPC

  • 博士生 Antoine Saporta

    博士生

    深度學習 | 計算機視覺 | 領域適應

    X | TU-Munich | SorbonneU

  • 博士生 Huy Van Vo

    博士生

    計算機視覺 | 機器學習

    X | Technicolor | MVA | NYU | Inria

  • 研究科學家 Tuan-Hung Vu

    研究科學家

    深度學習 | 計算機視覺

    Telecom | Inria | NEC

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近期活動

Valeo.ai x ICCV’21?
2021年10月，Valeo.ai將參加最重要的計算機視覺會議之一，國際計算機視覺大會（ICCV），并發表六篇關于通過攝像頭、雷達或激光雷達分析復雜場景的論文。
Valeo.ai x CVPR’21

Valeo.ai x CVPR’21
Valeo.ai 于 2021 年 6 月參加了頂尖的計算機視覺大會 CVPR，并發表了三篇論文，協助制定了自我監督學習教程，共同組織了全向性計算機視覺研討會，并在用于自動駕駛的安全人工智能和 全天候視覺 研討會上發表了主題演講。

Woodscape 數據集
四支 法雷奧 團隊合作發布了 Woodscape，這是首個帶有魚眼攝像頭的公開多傳感器駕駛數據集，以 1906 年魚眼攝像頭的發明者 Robert Wood 的名字命名，具有 2D 和 3D 物體探測、語義分割和深度預估等 9 項感知任務。

Carrada 數據集
Valeo.ai 與 Télécom Paris 的研究人員合作，發布了帶有距離-角度-多普勒注解的攝像頭和汽車雷達 (Carrada)，這是首個在原始信號中精確標注汽車、騎行者和行人的公開汽車雷達數據集。

我們能否對駕駛系統進行解釋？
Valeo.ai 的研究人員發布了一項基于視覺型駕駛系統可解釋性的綜合調查，其中展示了大量用于事后或設計可解釋性的現有技術，分析了這些技術現有的局限性并概述了未來研究途徑，以更好地解釋自動駕駛人工智能模型。

關注弱勢道路使用者
高級駕駛輔助系統（ADAS） 和自動駕駛（AD） 系統必須對行人等弱勢道路使用者進行可靠的分析；Valeo.ai 顯示真實場景中的合成人類有助于更好地對探測器進行訓練（與布拉格捷克理工大學 (CTU Prague) 合作），并且多任務模式可以識別多達 32 個屬性，包括動作和注意力（與洛桑聯邦理工學院 (EPFL) 合作）。

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