ARCHAMBAULT Théo
Doctorant
Équipe : PEQUAN
Date d'arrivée : 01/10/2021
Tel: 01 44 27 71 30, Theo.Archambault (at) nulllip6.fr
https://theoarchambault.github.io/
Équipe : PEQUAN
Date d'arrivée : 01/10/2021
- Sorbonne Université - LIP6
Boîte courrier 169
Couloir 26-00, Étage 3, Bureau 338
4 place Jussieu
75252 PARIS CEDEX 05
Tel: 01 44 27 71 30, Theo.Archambault (at) nulllip6.fr
https://theoarchambault.github.io/
Direction de recherche : Dominique BÉRÉZIAT
Co-encadrement : Anastase Charantonis
Augmentation de résolution de champs océaniques par fusion d'observations hétérogènes en utilisant des algorithmes d'apprentissage profond
Des images satellitaires comportant des données de natures différentes (SST, SSH, salinité, activité biologique) sont prises à des résolutions diverses. L'enjeu de ce sujet est d'utiliser les images satellitaires de meilleures résolution (SST) pour augmenter celles de faibles résolution (SSH). Un autre objectif et de déterminer les champs de courants océaniques. Nous allons utiliser des techniques de Deep Learning pour ces problématiques de super résolution.
Publications 2022-2024
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2024
- P. Garcia, Th. Archambault, H. Bull, A. Charantonis, D. Béréziat : “Transfer-learning and data fusion for forecasting ocean surface currents”, RFIAP 2024, Lille, France (2024)
- Th. Archambault, A. Filoche, A. Charantonis, D. Béréziat : “Pre-training and Fine-tuning Attention Based Encoder Decoder Improves Sea Surface Height Multi-variate Inpainting”, VISAPP 2024 - 19th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, Roma, Italy (2024)
- Th. Archambault, A. Filoche, A. Charantonis, D. Béréziat, S. Thiria : “Learning Sea Surface Height Interpolation from Multi-variate Simulated Satellite Observations”, James, Journal of Advancing in Modeling Earth Syst, (AGU) (2024)
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2023
- S. Thiria, Ch. Sorror, Th. Archambault, A. Charantonis, D. Béréziat, C. Mejia, J.‑M. Molines, M. Crépon : “Downscaling of ocean fields by fusion of heterogeneous observations using Deep Learning algorithms”, Ocean Modelling, vol. 182, pp. 102174, (Elsevier) (2023)
- Th. Archambault, A. Filoche, A. Charantonis, D. Béréziat : “Multimodal Unsupervised Spatio-Temporal Interpolation of satellite ocean altimetry maps”, Proceedings of the 18th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, Lisboa, Portugal (2023)
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2022
- A. Filoche, Th. Archambault, A. Charantonis, D. Béréziat : “Statistics-free interpolation of ocean observations with deep spatio-temporal prior”, ECML/PKDD Workshop on Machine Learning for Earth Observation and Prediction (MACLEAN), Grenoble, France (2022)
- Th. Archambault, A. Charantonis, D. Béréziat, C. Mejia, S. Thiria : “SSH Super-Resolution using high resolution SST with a Subpixel Convolutional Residual Network”, Climate Informatics, Asheville, NC, United States (2022)
- Th. Archambault, A. Filoche, A. Charantonis, D. Béréziat : “Unlearned Downscaling of sea surface height with Deep Image Prior”, IA for Earth Sciences Workshop The International Conference on Learning Representations (ICLR), Virtual conference, United States (2022)