Pinned Repositories
C-sharp_Unity_Zelda_Like_Game
Jeu d’arcade-aventure inspiré de classiques comme les premiers Zelda ou le plus récent Binding of Isaac.
C_Client_Server_RPC
En informatique et en télécommunication, RPC (remote procedure call) est un protocole réseau permettant de faire des appels de procédures sur un ordinateur distant à l'aide d'un serveur d'applications. Ce protocole est utilisé dans le modèle client-serveur pour assurer la communication entre le client, le serveur et d’éventuels intermédiaires.
CPP_OpenGl_School_Management_Dashboard
Create an application using C and OpenGL to manage a school’s resources. This application will contain an exhibit of what we’ve learned in the theoretical and practical classes of the course of Computer Graphics.
CPP_Password_Manager
Le système du gestionnaire de mots de passe doit permettre de stocker et partager de manière sécurisée des mots de passe
JAVA_Multi_Agent_Energy_Manager_Simulation
Ce projet à pour objectif de mener à bout la simulation d’un système multi-agent visant à automatiser la luminosité d’une salle de cours en vue de minimiser la consommation d'énergie et d'offrir à tout moment un degré de luminosité adéquate.
MATLAB_Commande_Articulaire_Robot_Manipulateur_RP
Cette manipulation concerne l’étude simulée, sous MATLAB-SIMULINK, de diverses stratégies pour la commande articulaire en position d’un bras manipulateur élémentaire de type RP.
MATLAB_Computer_Vision_Labs
Monocular Visual Odometry - Filters for Edge Detection - Detection of characteristic points in the image ("Corners, Lines and Circumferences") - Intrinsic & Extrinsic Camera Calibration - Movement Estimation (Optic Flux) - ESTIMATION OF FUNDAMENTAL MATRIX ESSENTIAL MATRIX AND 3D RECONSTRUCTION - Motion estimation and 3D reconstruction using the Tomasi-Kanade Algorithm - Homography
PYHTON_Q_Learning_Lab
Q-learning is a reinforcement learning technique used in machine learning. The goal of Q-learning is to learn a policy, which tells an agent what action to take under what circumstances. It does not require a model of the environment and can handle problems with stochastic transitions and rewards, without requiring adaptations.
PYTHON_Genetic_Simulated_Annealing_TabuSearch_Algorithms
The work consists of the implementation of three metaheuristic approaches - based on simulated annealing, tabu research, genetic algorithms, particle swarm optimization or differential evolution - to solve each of these problems (1) and (2).
PYTHON_Kinect_Intelligent_Welcome_Board
Kinect Interactive welcoming billboard system, using gestures, face and emotions recognition. The billboard is meant to propose a global view of the research accomplished by the laboratory. It should try to adapt to the user and offer some basic controls on the content shown as well.
yoann-fleytoux's Repositories
yoann-fleytoux/test_segmentation_maskrcnn
yoann-fleytoux/active-preference-based-gpr
Companion code for RSS 2020 paper: "Active Preference-Based Gaussian Process Regression for Reward Learning"
yoann-fleytoux/PYHTON_Q_Learning_Lab
Q-learning is a reinforcement learning technique used in machine learning. The goal of Q-learning is to learn a policy, which tells an agent what action to take under what circumstances. It does not require a model of the environment and can handle problems with stochastic transitions and rewards, without requiring adaptations.
yoann-fleytoux/beta-VAE-disentanglement
Understanding disentangling in beta-VAE (Keras)
yoann-fleytoux/BVAE-tf
Disentangled Variational Auto-Encoder in TensorFlow / Keras (Beta-VAE)
yoann-fleytoux/C_Chaines_de_caracteres_dynamiques_Lab
C Lab
yoann-fleytoux/CPP_OpenGL_Labs
yoann-fleytoux/CPP_Test_Driven_Devellopment_lab
Test-driven development (TDD) is a software development process that relies on the repetition of a very short development cycle: first the developer writes an (initially failing) automated test case that defines a desired improvement or new function, then produces the minimum amount of code to pass that test, and finally refactors the new code to acceptable standards.
yoann-fleytoux/ENetDepth
An extremely fast RGB-D segmentation network
yoann-fleytoux/franka_panda
Custom Franka Panda packages for pick and place operations
yoann-fleytoux/franka_robot_controllers
Joint Position Controller with Trapezoid Velocity Model
yoann-fleytoux/ggcnn
Generative Grasping CNN from "Closing the Loop for Robotic Grasping: A Real-time, Generative Grasp Synthesis Approach" (RSS 2018)
yoann-fleytoux/gpFlappyBird
Flappy Bird AI using Cartesian Genetic Programming (Evolutionary Computation)
yoann-fleytoux/gqcnn
Python module for GQ-CNN training and deployment with ROS integration.
yoann-fleytoux/GRXML_Human_Computer_Dialogue
Le but de ce TP/BE est de finaliser la version 1 de l’application de dialogue pour la gestion prise de rendez-vous réalisée dans les TPs précédents, et de développer la version 2. La version 2 permettra à l’utilisateur de réaliser 4 choix d’actions différentes : ● ajouter un nouveau rendez-vous, qui correspond à la fonction réalisée dans la version 1 de l’application ● consulter l es rendez-vous selon un ou plusieurs critères ● modifier un rendez-vous selon un ou plusieurs critères ● supprimer un rendez-vous selon un ou plusieurs critères Le but est de recueillir pendant ces scénarios des informations afin de générer en bout de fil une requête SQL qui serait envoyée à une base de données SQL.
yoann-fleytoux/librealsense
Intel® RealSense™ SDK
yoann-fleytoux/MATLAB_More_Computer_Vision_Labs
TP1_Caractérisation_Spectrale TP3_Transformée_de_hough_et_de_radon TP4_Transformée_en_distance TP5_Détecteur_de_visage
yoann-fleytoux/MATLAB_Vision_3D_Localisation_Monoculaire_Lab
read Vision 3D_Localisation_Monoculaire_Lab.pdf
yoann-fleytoux/MATLAB_Vision_3D_Segmentation_Par_Capteur_Kinect
read Rapport_Vision_3D_Segmentation_Par_Capteur_Kinect.pdf
yoann-fleytoux/panda_robot
yoann-fleytoux/practicalAI
📚 Learn ML with clean code, simplified math and illustrative visuals.
yoann-fleytoux/Presentation_Article_Scientifique_A_Kinodynamic_steering-method_for_legged_multi-contact_locomotion
Kynodynamic planning désigne une classe de problèmes de planification de mouvement qui consiste à satisfaire des contraintes, non seulement sur la cinématique du système, mais aussi sur sa dynamique, c’est-à-dire les vitesses et les accélérations.
yoann-fleytoux/Presentation_Article_Scientifique_Incremental_Dialog_Processing_in_a_Task_Oriented_Dialog
But du papier : montrer l’efficacité de l’IDP appliqué à un système réel fournissant des informations sur les horaires de transports et les itinéraires, dans le but d’améliorer le taux de succès d’une tâche, ce qui n’a pas encore été fait auparavant.
yoann-fleytoux/PYTHON_Web_Scraping_Taxi_Pepper
A Web scraping script to search for taxis companies in France, and some code used on a Pepper Robot to converse with the user, make the search request and tell him the results
yoann-fleytoux/Robotic-Manipulation-6.881
Assignment submissions for 6.881 - Robotic Manipulation Fall 2020
yoann-fleytoux/segmented_cornell_grasp_dataset
yoann-fleytoux/t81_558_deep_learning
Washington University (in St. Louis) Course T81-558: Applications of Deep Neural Networks
yoann-fleytoux/test_segmentation_detectron
yoann-fleytoux/test_segmentation_yolo
yoann-fleytoux/VREP_Robotic_Simulation_Lab
VREP simulation of a mobile wheeled robot painting a surface