LiftPose3D: convertir des images 2D en modèles 3D

Pavan Ramdya ( gauche ), Adam Gosztolai ( centre ) et Semih Günel ( droite ) © EPFL - Des scientifiques de l'EPFL ont mis au point une méthode fondée sur l'apprentissage profond appelée LiftPose3D, qui permet de reconstruire en trois dimensions des poses d'animaux en utilisant uniquement des poses 2D d'une seule caméra. Cette méthode aura des répercussions en neurosciences et en robotique bioinspirée. «Lorsque l'on fait des expériences en neurosciences, il est nécessaire de réaliser des mesures précises du comportement», souligne Pavan Ramdya, professeur à la Faculté des sciences de la vie de l'EPFL et directeur de l'étude. Son équipe a publié dans Nature Methods un article qui présente un nouveau logiciel permettant de simplifier une des tâches les plus cruciales (et les plus laborieuses) en neurosciences: modéliser en trois dimensions des animaux qui se déplacent librement. Cet outil leur permet d'étudier les mécanismes cérébraux qui contrôlent les mouvements du corps. Cet objectif de reconstitution du comportement biologique présente des applications étendues en robotique et en intelligence artificielle. «Auparavant, nous utilisions un réseau de neurones profond pour effectuer ce type d'estimation de pose chez les animaux», explique Pavan Ramdya, en référence au processus par lequel un ordinateur peut prévoir la position de parties du corps sur des images caméra.