Pierre-Etienne MARTIN - Admis au titre de docteur

Adresse Professionnelle
LaBRI - Building A30 351 cours de la Libération 33405
TALENCE FRANCE
pe.martin@lilo.org
Identifiant ORCID 0000-0002-9593-4580
Compte LinkedIn p-e-martin
Compte Researchgate Pierre_Etienne_Martin2
En recherche d'emploi
Disponibilité : avril 2021 - Je suis flexible sur ma disponibilité.
Mobilité : Europe - Recherche en Allemagne

Projet professionnel :

enseignant-chercheur, enseignant du supérieur
chercheur en milieu académique
chercheur en entreprise, R&D du secteur privé
pilotage de la recherche et de l’innovation, gestion de projets innovants, pilotage de structures innovantes
métiers d’accompagnement et de support à la recherche, à l’innovation et à la valorisation, au développement des Spin Off et Start-up innovantes
expertise, études et conseils dans des organisations, cabinets ou sociétés fournissant des prestations intellectuelles, des expertises scientifiques, prospectives ou stratégiques
médiation scientifique, communication et journalisme scientifique, édition scientifique, relations internationales

Techniques maîtrisées :
Compétences informatiques: Langages de programmation - Python, C++, HTML5, MATLAB, SQL Bibliothèques - PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV
Compétences :
Rédaction de projet, demande de bourse, pilotage projet, workshop. Organisation d'évènements scientifiques.

Expérience professionnelle :
CDD du 1 novembre 2020 au 30 avril 2021
Domaine d'activité : Informatique
Type de contrat : ATER
Fonction exercée : Attaché temporaire d'enseignement et de recherche
Secteur d'emploi : Education
Unité de recherche ou entreprise : Universitee de Bordeaux
Talence - FRANCE

Doctorat Informatique

Thèse soutenue le 18 décembre 2020 - Université de Bordeaux

Ecole doctorale : Mathématiques et Informatique

Sujet : Détection et classification fines d'actions à partir de vidéos par réseaux de neurones à convolutions spatio-temporelles. Application au tennis de table.

Mots-clés de la thèse : Tennis de table,Vision par ordinateur,Convolutions Spatio-temporelles,Intelligence Artificielle,Indexation vidéo,Classification d'actions,

Direction de thèse : Jenny BENOIS-PINEAU

Co-direction de thèse : Renaud PETERI

Unité de recherche : LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique UMR 5800 - Talence
Intitulé de l'équipe : Images et Son

Master - Master 2 Mathématiques appliquées, statistique parcours Image processing and computer vision

obtenu en septembre 2017 - Université de Bordeaux
Option : Mathématiques appliquées, statistique

Production scientifique

- Pierre-Etienne Martin, Jenny Benois-Pineau, Renaud Péteri, Julien Morlier 2021. 3D attention mechanism for fine-grained classification of table tennis strokes using a Twin Spatio-Temporal Convolutional Neural Networks , , https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02977646/document
- Pierre-Etienne Martin, Jenny Benois-Pineau, Boris Mansencal, Renaud Péteri, Laurent Mascarilla, Jordan Calandre, Julien Morlier 2021. Sports Video Classification: Classification of Strokes in Table Tennis for MediaEval 2020 , , https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03104270/document
- Pierre-Etienne Martin, Jenny Benois-Pineau, Boris Mansencal, Renaud Péteri, Julien Morlier 2020. Classification of Strokes in Table Tennis with a Three Stream Spatio-Temporal CNN for MediaEval 2020 , , https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03104275/document
- Kazi Ahmed Asif Fuad, Pierre-Etienne Martin, Romain Giot, Romain Bourqui, Jenny Benois-Pineau, Akka Zemmari 2020. Features Understanding in 3D CNNs for Actions Recognition in Video , , https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02963298/document
- Pierre-Etienne Martin, Jenny Benois-Pineau, Renaud Péteri, Julien Morlier 2020. Fine grained sport action recognition with Twin spatio-temporal convolutional neural networks Multimedia Tools and Applications, , https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02551019/document
- Pierre-Etienne Martin 2020. Fine-Grained Action Detection and Classification from Videos with Spatio-Temporal Convolutional Neural Networks. Application to Table Tennis. Détection et classification fines d'actions à partir de vidéos par réseaux de neurones à convolutions spatio-temporelles. Application au tennis de table. , , https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03099907/document
- Pierre-Etienne Martin, Jenny Benois-Pineau, Renaud Péteri 2019. Fine-Grained Action Detection and Classification in Table Tennis with Siamese Spatio-Temporal Convolutional Neural Network , pp.3027-3028, https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02326229/document
- Pierre-Etienne Martin, Jenny Benois-Pineau, Renaud Peteri, Julien Morlier 2019. Optimal Choice of Motion Estimation Methods for Fine-Grained Action Classification with 3D Convolutional Networks , pp.554-558, https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02326240/document
- Pierre-Etienne Martin, Jenny Benois-Pineau, Boris Mansencal, Renaud Péteri, Julien Morlier 2019. Siamese Spatio-temporal convolutional neural network for stroke classification in Table Tennis games , , https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02937668/document
- Pierre-Etienne Martin, Jenny Benois-Pineau, Boris Mansencal, Renaud Péteri, Laurent Mascarilla, Jordan Calandre, Julien Morlier 2019. Sports Video Annotation: Detection of Strokes in Table Tennis task for MediaEval 2019 , , https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02937666/document
- Pierre-Etienne Martin, Jenny Benois-Pineau, Renaud Péteri, Julien Morlier 2018. Sport Action Recognition with Siamese Spatio-Temporal CNNs: Application to Table Tennis , pp.1-6, https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02360011/document

Informations complémentaires :
Voyage - Escalade - Course à pied

Dernière mise à jour le 11 janvier 2021