2022 — 2026
Recherche doctorale · CIFRE
Orange × Laboratoire d’Informatique de Grenoble
Fusion précoce multimodale avec mécanismes d’attention pour la détection de piétons et de véhicules.
YOANN DUPAS / CV
Parcours & curriculum vitæ
Vision par ordinateur, deep learning et perception multimodale. Un parcours entre recherche académique et ingénierie appliquée.
Chambéry, France · yoann.dupas.pro@gmail.com
Expérience
2021 — 2022
Ingénieur recherche et développement
WiseBIM · Chambéry
Recherche et développement de solutions de reconnaissance de documents.
2021 — 2022
Stage en deep learning
WiseBIM · Chambéry
Développement de CNN avec Keras et TensorFlow ; création et annotation de bases d’apprentissage.
2020
Stage de recherche
I3S · Université Côte d’Azur
Recherche et développement de réseaux de neurones profonds, notamment LSTM et réseaux d’attention de graphes.
Formation
2022 — 2026
Doctorat en informatique
Université Grenoble Alpes · MSTII
2018 — 2021
Diplôme d’ingénieur en informatique
Polytech Tours
2016 — 2018
Cycle préparatoire intégré
Polytech Tours
Compétences techniques
Deep learning
PyTorch · TensorFlow · Keras · CNN · Transformers · LSTM · GAT
Computer vision
RGB / IR / LiDAR · YOLOv8 · RT-DETR · Attention · Segmentation
Engineering
Python · C++ · Docker · Git · CI/CD · MLOps · Quantization
Langues
Français · Langue maternelle / Anglais · Courant
Publications
2026
ICMV 2025 · SPIE / Article de conférence
MEFA-MS: attention-based U-Net for pedestrian and vehicle detection
2026
Université Grenoble Alpes / Thèse de doctorat
Approches avancées de fusion précoce d’images multimodales pour la détection de piétons et de véhicules
2025
ICCV 2025 / Article de conférence
Towards a Generalizable Fusion Architecture for Multimodal Object Detection
2025
VISAPP 2025 / Article de conférence
Mefa: Multimodal image early fusion with attention module for pedestrian and vehicle detection
2024
EGC 2024 / Article de conférence
Empreinte Énergétique de YoloV8 pour la Détection de Piétons et de Véhicules
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