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Classification à très large échelle d'images satellite à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs / Tristan Postadjian (2018)
Titre : Classification à très large échelle d'images satellite à très haute résolution spatiale par réseaux de neurones convolutifs Type de document : Article/Communication Auteurs : Tristan Postadjian , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Hichem Sahbi, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CFPT 2018, Conférence Française de Photogrammétrie et de Télédétection 25/06/2018 28/06/2018 Champs-sur-Marne France Open Access Proceedings Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données localisées
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) Les algorithmes de classification constituent un outil essentiel pour le calcul de cartes d’occupation des sols. Les récents progrès en apprentissage automatique ont montré les très grandes performances des réseaux de neurones convolutifs pour de nombreuses applications, y compris la classification d’images aériennes et satellites. Ce travail établit une stratégie quant à l’utilisation d’un réseau de neurone convolutif pour la classification d’images satellites à très haute résolution spatiale, couvrant de très larges régions géographiques, avec pour perspective future le calcul de cartes d’occupation des sols à l’échelle d’un pays. Numéro de notice : C2018-004 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans Date de publication en ligne : 28/06/2018 En ligne : https://rfiap2018.ign.fr/programmeCFPT Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90311 Documents numériques
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Classification à très large échelle ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : Convolutional networks with adaptive inference graphs Type de document : Article/Communication Auteurs : Andreas Veit, Auteur ; Serge Belongie, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2018 Collection : Lecture notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 num. 11205 Conférence : ECCV 2018, 15th European Conference 08/09/2018 14/09/2018 Munich Allemagne Proceedings Springer Importance : pp 3 - 18 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) Do convolutional networks really need a fixed feed-forward structure? What if, after identifying the high-level concept of an image, a network could move directly to a layer that can distinguish fine-grained differences? Currently, a network would first need to execute sometimes hundreds of intermediate layers that specialize in unrelated aspects. Ideally, the more a network already knows about an image, the better it should be at deciding which layer to compute next. In this work, we propose convolutional networks with adaptive inference graphs (ConvNet-AIG) that adaptively define their network topology conditioned on the input image. Following a high-level structure similar to residual networks (ResNets), ConvNet-AIG decides for each input image on the fly which layers are needed. In experiments on ImageNet, we show that ConvNet-AIG learns distinct inference graphs for different categories. Both ConvNet-AIG with 50 and 101 layers outperform their ResNet counterpart, while using 20% and 33% less computations respectively. By grouping parameters into layers for related classes and only executing relevant layers, ConvNet-AIG improves both efficiency and overall classification quality. Lastly, we also study the effect of adaptive inference graphs on the susceptibility towards adversarial examples. We observe that ConvNet-AIG shows a higher robustness than ResNets, complementing other known defense mechanisms. Numéro de notice : C2018-128 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.1007/978-3-030-01246-5_1 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-01246-5_1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100058 Convolutional neural network for traffic signal inference based on GPS traces / Yann Méneroux (2018)
contenu dans Spatial big data and machine learning in GIScience, Workshop at GIScience 2018, Melbourne, Australia, 28 August 2018 / Martin Raubal (2018)
Titre : Convolutional neural network for traffic signal inference based on GPS traces Type de document : Article/Communication Auteurs : Yann Méneroux , Auteur ; V. Dizier, Auteur ; Mathieu Margollé, Auteur ; Marie-Dominique Van Damme , Auteur ; Hiroshi Kanasugi, Auteur ; Arnaud Le Guilcher , Auteur ; Guillaume Saint Pierre, Auteur ; Yugo Kato, Auteur Editeur : Zurich : Eidgenossische Technische Hochschule ETH - Ecole Polytechnique Fédérale de Zurich EPFZ Année de publication : 2018 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : Workshop 2018 on Spatial big data and machine learning 28/08/2018 28/08/2018 Melbourne Australie OA Proceedings Importance : pp 9 - 12 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données maillées
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] trace GPS
[Termes IGN] trafic routier
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) Map inference techniques aim at using GPS trajectories collected from a fleet of vehicles, to infer geographic information and enrich road map databases. In this paper, we investigate whether a Convolutional Neural Network can detect traffic signals on a raster map of features computed from a large dataset of GPS traces. Experimentation revealed that our model is able to capture traffic signal pattern signature on this very specific case of unnatural input images. Performance indices are encouraging but need to be improved through a more refined tuning of the workflow. Numéro de notice : C2018-053 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91340 Documents numériques
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CNN for traffic signal inference ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF Decision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection / Cyril Wendl (2018)
Titre : Decision fusion of SPOT6 and multitemporal Sentinel2 images for urban area detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Cyril Wendl, Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur ; Anne Puissant, Auteur ; Tristan Postadjian , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 1734 - 1737 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] classification pixellaire
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] fusion d'images
[Termes IGN] image Sentinel-MSI
[Termes IGN] image SPOT 6
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) Fusion of very high spatial resolution multispectral (VHR) images and lower spatial resolution image time series with more spectral bands can improve land cover classification’ combining geometric and semantic advantages of both sources. This study presents a workflow to extract the extent of urban areas using decision-level fusion of individual classifications on Sentine12 (S2) and SPOT6 satellite images. First, both sources are classified individually in five classes, using state-of-the-art supervised classification approaches and Convolutional Neural Networks. Obtained results are merged in order to extract buildings as accurately as possible. Then, detected buildings are merged again with the S2 classification to extract urban area; a prior to be in an urban area is derived from these building objects and merged with a binary classification derived from the original S2 classification. Both fusions involve a per pixel decision level fusion followed by a contrast sensitive regularization. Numéro de notice : C2018-046 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8517476 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8517476 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91269 Domain adaptation for large scale classification of very high resolution satellite images with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)
Titre : Domain adaptation for large scale classification of very high resolution satellite images with deep convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Tristan Postadjian , Auteur ; Arnaud Le Bris , Auteur ; Hichem Sahbi, Auteur ; Clément Mallet , Auteur Editeur : New York : Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE Année de publication : 2018 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Conférence : IGARSS 2018, IEEE International Geoscience And Remote Sensing Symposium, observing, understanding and forecasting the dynamics of our planet 22/07/2018 27/07/2018 Valencia Espagne Proceedings IEEE Importance : pp 3631 - 3634 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données d'occupation du sol
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] grande échelle
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) Semantic segmentation of remote sensing images enables in particular land-cover map generation for a given set of classes. Very recent literature has shown the superior performance of deep convolutional neural networks (DCNN) for many tasks, from object recognition to semantic labelling, including the classification of Very High Resolution (VHR) satellite images. However, while plethora of works aim at improving object delineation on geographically restricted areas, few tend to solve this classification task at very large scales. New issues occur such as intra-class class variability, diachrony between surveys, and the appearance of new classes in a specific area, that do not exist in the predefined set of labels. Therefore, this work intends to (i) perform large scale classification and to (ii) expand a set of land-cover classes, using the off-the-shelf model learnt in a specific area of interest and adapting it to unseen areas. Numéro de notice : C2018-048 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/IGARSS.2018.8518799 Date de publication en ligne : 05/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8518799 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91271 From Google Maps to a fine-grained catalog of street trees / Steve Branson in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 135 (January 2018)PermalinkFusion tardive d’images SPOT-6/7 et de données multitemporelles Sentinel-2 pour la détection de la tache urbaine / Cyril Wendl (2018)PermalinkPermalinkLearning multiscale deep features for high-resolution satellite image scene classification / Qingshan Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 1 (January 2018)PermalinkLocalisation par l'image en milieu urbain : application à la réalité augmentée / Antoine Fond (2018)PermalinkPermalinkPermalinkSuperpixel partitioning of very high resolution satellite images for large-scale classification perspectives with deep convolutional neural networks / Tristan Postadjian (2018)PermalinkSuperPoint Graph : segmentation sémantique de nuages de points LiDAR à grande échelle / Loïc Landrieu (2018)PermalinkToponym matching through deep neural networks / Rui Santos in International journal of geographical information science IJGIS, vol 32 n° 1-2 (January - February 2018)Permalink