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EDIF : Fusion d'Images Multi-Modales et Multi-Vues Guidée par la Détection EDIF: Detection-Driven Multi-Modal and Multi-View Image Fusion EDIF：検出駆動型マルチモーダル・マルチビュー画像融合

📅 Février 2026 • 🏷️ Mes Recherches • ⏱️ 15 min de lecture 📅 February 2026 • 🏷️ My Research • ⏱️ 15 min read 📅 2026年2月 • 🏷️ 私の研究 • ⏱️ 15分で読めます

Découvrez EDIF, le premier framework unifié pour la fusion multi-modale ET multi-vue guidée par la détection d'objets. Cet article détaille l'architecture (TransPoint, GANN, décodeur), la stratégie d'apprentissage en trois étapes, et les résultats expérimentaux sur M3FD, FLIR, Wildtrack, MultiViewX et MMDOD. Apprenez comment EDIF formule la fusion comme un problème d'alignement au niveau des objets plutôt qu'au niveau des pixels. Discover EDIF, the first unified framework for detection-driven multi-modal AND multi-view fusion. This article details the architecture (TransPoint, GANN, decoder), the three-stage training strategy, and experimental results on M3FD, FLIR, Wildtrack, MultiViewX, and MMDOD. Learn how EDIF formulates fusion as an object-level alignment problem rather than pixel-level. 検出駆動型マルチモーダルとマルチビュー融合のための最初の統一フレームワークであるEDIFを発見してください。 この記事では、アーキテクチャ（TransPoint、GANN、デコーダー）、3段階トレーニング戦略、 M3FD、FLIR、Wildtrack、MultiViewX、MMDODでの実験結果を詳しく説明します。EDIFが ピクセルレベルではなくオブジェクトレベルのアライメント問題として融合を定式化する方法を学びます。

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Compact Mamba Multi-View : Une approche efficace pour la fusion multi-vue Compact Mamba Multi-View: An Efficient Approach for Multi-View Fusion Compact Mamba Multi-View：マルチビュー融合のための効率的なアプローチ

📅 Février 2026 • 🏷️ Mes Recherches • ⏱️ 20 min de lecture 📅 February 2026 • 🏷️ My Research • ⏱️ 20 min read 📅 2026年2月 • 🏷️ 私の研究 • ⏱️ 20分で読めます

Découvrez comment Compact Mamba Multi-View révolutionne l'inspection industrielle de matériaux transparents en combinant l'efficacité de Mamba avec une fusion multi-vues intelligente. Explorez l'architecture hiérarchique avec encodeurs partagés, les Multi-View Mamba Blocks avec modulation FiLM, la classification ordinale pour l'évaluation de sévérité d'usure, et l'entraînement multi-tâches avec régularisation. Testé sur le dataset MVEP de bouteilles en verre, CMMV atteint des performances de pointe en F1-Score et Accuracy tout en utilisant 40% de paramètres en moins qu'EDIF. Discover how Compact Mamba Multi-View revolutionizes industrial inspection of transparent materials by combining Mamba's efficiency with intelligent multi-view fusion. Explore the hierarchical architecture with shared encoders, Multi-View Mamba Blocks with FiLM modulation, ordinal classification for wear severity assessment, and multi-task training with regularization. Tested on the MVEP glass bottle dataset, CMMV achieves state-of-the-art F1-Score and Accuracy while using 40% fewer parameters than EDIF. Compact Mamba Multi-Viewが、Mambaの効率性とインテリジェントなマルチビュー融合を組み合わせることで、透明材料の産業検査をどのように革新するかをご覧ください。 共有エンコーダーを備えた階層アーキテクチャ、FiLM変調を使用したMulti-View Mambaブロック、摩耗重症度評価のための順序分類、 正則化を伴うマルチタスクトレーニングを探索します。MVEPガラス瓶データセットでテストされたCMMVは、 EDIFより40%少ないパラメータを使用しながら、最先端のF1スコアと精度を達成しています。

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Mamba : L'alternative aux Transformers expliquée Mamba: The Transformer Alternative Explained Mamba：Transformerの代替手法を解説

📅 Janvier 2026 • 🏷️ Tutoriels • ⏱️ 20 min de lecture 📅 January 2026 • 🏷️ Tutorials • ⏱️ 20 min read 📅 2026年1月 • 🏷️ チュートリアル • ⏱️ 20分で読めます

Un guide complet et pédagogique sur Mamba, l'architecture révolutionnaire basée sur les State Space Models (SSM) sélectifs. Découvrez comment Mamba résout le problème de complexité quadratique O(n²) des Transformers grâce à sa complexité linéaire O(n), explorez les équations mathématiques détaillées (SSM continus et discrets, mécanisme de sélectivité, algorithme de scan sélectif), comprenez l'architecture complète du bloc Mamba avec ses projections linéaires et convolutions 1D, et découvrez ses applications concrètes en NLP (génération de texte), vision (classification d'images), génomique (analyse ADN), séries temporelles et systèmes embarqués. Avec 15+ références scientifiques et des explications pédagogiques pour maîtriser cette alternative prometteuse aux Transformers. A complete and pedagogical guide on Mamba, the revolutionary architecture based on selective State Space Models (SSM). Discover how Mamba solves the quadratic O(n²) complexity problem of Transformers with its linear O(n) complexity, explore detailed mathematical equations (continuous and discrete SSM, selectivity mechanism, selective scan algorithm), understand the complete Mamba block architecture with its linear projections and 1D convolutions, and discover its concrete applications in NLP (text generation), vision (image classification), genomics (DNA analysis), time series, and embedded systems. With 15+ scientific references and pedagogical explanations to master this promising alternative to Transformers. 選択的State Space Models（SSM）に基づく革新的なアーキテクチャであるMambaの完全で教育的なガイド。 線形 O(n) 複雑度でTransformerの二次 O(n²) 複雑度問題を解決する方法を発見し、 詳細な数学的方程式（連続および離散SSM、選択性メカニズム、選択的スキャンアルゴリズム）を探求し、 線形投影と1D畳み込みを含む完全なMambaブロックアーキテクチャを理解し、 NLP（テキスト生成）、ビジョン（画像分類）、ゲノミクス（DNA分析）、時系列、組み込みシステムでの具体的な応用を発見します。 Transformerの有望な代替手段を習得するための15以上の科学的参考文献と教育的な説明を含みます。

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Le mécanisme d'Attention expliqué : Le cœur des Transformers The Attention Mechanism Explained: The Heart of Transformers Attentionメカニズム解説: Transformerの心臓部

📅 Décembre 2025 • 🏷️ Tutoriels • ⏱️ 15 min de lecture 📅 December 2025 • 🏷️ Tutorials • ⏱️ 15 min read 📅 2025年12月 • 🏷️ チュートリアル • ⏱️ 15分で読めます

Un guide complet et pédagogique sur le mécanisme d'Attention, fondement des Transformers et des LLM modernes (GPT, BERT, Claude). Découvrez les équations mathématiques détaillées (Q, K, V, Scaled Dot-Product, Multi-Head Attention), comprenez pourquoi l'Attention surpasse les RNN et CNN, et explorez comment les LLM utilisent l'Attention pour générer du texte. Avec 20+ références scientifiques et des exemples concrets pour maîtriser ce concept essentiel du Deep Learning. A complete and pedagogical guide to the Attention mechanism, the foundation of Transformers and modern LLMs (GPT, BERT, Claude). Discover detailed mathematical equations (Q, K, V, Scaled Dot-Product, Multi-Head Attention), understand why Attention outperforms RNNs and CNNs, and explore how LLMs use Attention to generate text. With 20+ scientific references and concrete examples to master this essential Deep Learning concept. TransformerとモダンなLLM（GPT、BERT、Claude）の基盤であるAttentionメカニズムの完全かつ教育的なガイド。 詳細な数学的方程式（Q、K、V、Scaled Dot-Product、Multi-Head Attention）を発見し、 AttentionがRNNとCNNを上回る理由を理解し、LLMがテキスト生成にAttentionをどのように使用するかを探求します。 このディープラーニングの本質的な概念を習得するための20以上の科学的参考文献と具体的な例を含みます。

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État de l'art de la Fusion d'Images : Taxonomie et Surveys Image Fusion State-of-the-Art: Taxonomy and Surveys 画像融合の最新技術：分類法とサーベイ

📅 Novembre 2025 • 🏷️ Mes Recherches • ⏱️ 10 min de lecture 📅 November 2025 • 🏷️ My Research • ⏱️ 10 min read 📅 2025年11月 • 🏷️ 私の研究 • ⏱️ 10分で読めます

Découvrez mes travaux de recherche sur la fusion d'images : un survey complet publié dans Information Fusion Journal et une nouvelle taxonomie présentée à ICPR 2024. J'explore les quatre catégories de fusion (multi-focus, multi-exposition, multi-modal, multi-vue), ma taxonomie innovante distinguant méthodes mono-catégorie et multi-catégorie, et j'analyse en profondeur les trois architectures Deep Learning principales (CNN, GAN, Transformers). L'article couvre également les approches d'apprentissage (supervisé, non-supervisé, task-driven), les applications concrètes (médical, surveillance, véhicules autonomes, inspection industrielle), et les datasets de référence avec leurs métriques d'évaluation. Discover my research work on image fusion: a comprehensive survey published in Information Fusion Journal and a novel taxonomy presented at ICPR 2024. I explore the four fusion categories (multi-focus, multi-exposure, multi-modal, multi-view), my innovative taxonomy distinguishing mono-category and multi-category methods, and I analyze in depth the three main Deep Learning architectures (CNN, GAN, Transformers). The article also covers learning approaches (supervised, unsupervised, task-driven), concrete applications (medical, surveillance, autonomous vehicles, industrial inspection), and reference datasets with their evaluation metrics. 画像融合に関する私の研究を発見してください：Information Fusion Journalに掲載された包括的なサーベイと、 ICPR 2024で発表された新しい分類法。4つの融合カテゴリー（マルチフォーカス、マルチ露出、 マルチモーダル、マルチビュー）、モノカテゴリーとマルチカテゴリー手法を区別する革新的な分類法を探求し、 3つの主要なディープラーニングアーキテクチャ（CNN、GAN、トランスフォーマー）を詳細に分析します。 この記事では、学習アプローチ（教師あり、教師なし、タスク駆動）、 具体的な応用（医療、監視、自動運転車、産業検査）、 評価指標を含む参照データセットもカバーしています。

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