Projet NeSS

Segmentation Sémantique Neuromorphique

A propos du projet

La segmentation d'image est une tâche populaire dans le domaine de la vision par ordinateur, dans laquelle des régions spécifiques d'une image doivent être étiquetées en fonction de leur contenu sémantique. L'objectif du projet NeSS est de concevoir un système de segmentation sémantique de scènes en temps réel, à faible consommation d'énergie et bio-inspiré, en utilisant une approche neuromorphique.

Plus précisément, le projet combine un nouveau type de capteur visuel, les caméras événementielles (ou rétines de silicium), avec un paradigme d'apprentissage machine inspiré du cerveau : les réseaux de neurones à spikes (ou réseaux neuronaux impulsionnels). Ces deux modèles neuromorphiques complémentaires sont tous deux basés sur des événements binaires discrets, épars et asynchrones, permettant des implémentations à faible latence et faible consommation d'énergie, les rendant ainsi adaptés aux applications embarquées en temps réel, comme les véhicules autonomes ou les robots.

Ce projet interdisciplinaire, impliquant des chercheurs en vision par ordinateur, neurosciences computationnelles, matériel et circuits, vise des systèmes frugaux pour relever certains défis importants dans le domaine de la vision par ordinateur embarquée.