Bonjour, je suis Thomas Robert

J’ai soutenu ma thèse en Deep Learning pour la Computer Vision à Sorbonne Université (MLIA / LIP6) en octobre 2019.

Je suis actuellement ingénieur recherche en Deep Learning au Heuritech R&D Lab.

Mon profil

J'aime l'informatique

J'ai commencé à programmer il y a 11 ans par du développement web

J'aime le machine learning

C'est un outil extraordinaire pour résoudre des problèmes complexes

J'aime les challenges

Je m'intéresse à des projets de R&D innovants utilisant le deep learning

J'aime apprendre et partager

C'est pourquoi j'ai fait un doctorat et ai enseigné en license et master

Mes principales compétences

Machine Learning & Data Science

  • Deep Learning
  • Data Science
  • PyTorch
  • TensorFlow
  • Keras
  • Matlab
  • Scikit-learn
  • Hadoop / Spark

Programmation

  • Connaissances théoriques
  • Python
  • Java
  • Scala
  • C / C++
  • Bash
  • Git / SVN

Web

  • Connaissances théoriques
  • PHP
  • MySQL
  • JavaScript
  • HTML5
  • CSS3
Débutant / Maitrisé / Avancé ou expert

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Experiences récentes

Ingénieur recherche en Deep Learning

Heuritech – Paris, France

Nov. 2019 Current

Dans le laboratoire R&D d’Heuritech, une fashion tech company qui fourni des données de tendances à l’industrie de la mode.

Doctorat en Deep Learning

Sorbonne Université (ex Université Pierre and Marie Curie) – Paris

2019 3 ans

Amélioration des représentations latentes des ConvNets pour l’interprétation de données visuelles

Jury :

Ingénieur-recherche puis Doctorant en Deep Learning

Laboratoire LIP6, Sorbonne Université (ex Université Pierre and Marie Curie) – Paris

Nov. 2015 - Oct. 2019 Actuel

Encadré par Matthieu Cord et Nicolas Thome

Travail sur les projets ANR projet VISIIR; et DeepVision en partenariat avec le LIRIS (INSA Lyon, France), Simon Fraser University (Canada) et l’University of Guelph (Canada).

  • Travail sur la classification de recettes de cuisines. Réalisation d’un site web de démonstration du classifieur
  • Mission d’enseignement (64h / an) : encadrement de plusieurs cours, réalisation de sujets sur les réseaux convolutionnels
  • Participation au challenge workflow du workshop M2CAI (MICCAI 2016) avec Remi Cadène : classification d’étapes d’opération basé sur des vidéos endoscopiques. 2e meilleur modèle soumis.
  • Régularisation des réseaux profonds avec Michael Blot. Publication à ICIP 2018 (best paper award).
    SHADE: Information-Based Regularization for Deep Learning
  • Amélioration de modèles d’apprentissage semi-supervisé basé auto-encodeur. Publication à ECCV 2018.
    HybridNet: Classification and Reconstruction Cooperation for Semi-Supervised Learning
  • Travail sur un modèle de disentangling pour la génération.
    DualDis: Dual-Branch Disentangling with Adversarial Learning

Détail des publications et cours

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Recherche

Improving Latent Representations of ConvNets for Visual Understanding

T. Robert

PhD thesis, Sorbonne Université, Paris (2019) Jury: Stéphane Canu [Reviewer], Greg Mori [Reviewer], Catherine Achard [Examinator], Karteek Alahari [Examinator], David Picard [Examinator], Matthieu Cord [Supervisor], Nicolas Thome [Supervisor]

Paper

DualDis: Dual-Branch Disentangling with Adversarial Learning

T. Robert, N. Thome, M. Cord

arXiv (2019)

Paper

HybridNet: Classification and Reconstruction Cooperation for Semi-Supervised Learning

T. Robert, N. Thome, M. Cord

European Conference on Computer Vision (ECCV) (2018) Munich, Germany

Paper

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