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Auteur Guy Le Besnerais |
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Titre : Interactive semantic segmentation of aerial images with deep neural networks Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Gaston Lenczner, Auteur ; Guy Le Besnerais, Directeur de thèse Editeur : Bures-sur-Yvette : Université Paris-Saclay Année de publication : 2022 Importance : 120 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Paris-Saclay, Spécialité : Traitement du signal et des imagesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image RVB
[Termes IGN] programme interactif
[Termes IGN] réalité de terrain
[Termes IGN] réseau neuronal profond
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Nous proposons dans cette thèse de mettre en place une collaboration entre un réseau de neurones profond et un utilisateur pour collecter rapidement des cartes de segmentation sémantiques précises d'images de télédétection. En bref, l'utilisateur interagit de manière itérative avec le réseau pour corriger ses prédictions initialement erronées. Concrètement, ces interactions sont des annotations représentant les labels sémantiques. Nos contributions se décomposent en quatre parties. Premièrement, nous proposons deux schémas d'apprentissage interactif pour intégrer les entrées de l'utilisateur dans les réseaux de neurones profonds. Le premier concatène les annotations de l'utilisateur avec les autres entrées du réseau (comme l'image RGB). Nous l'appliquons à la fois aux architectures convolutionnelles et aux Transformers. La seconde utilise les annotations comme une vérité terrain partielle pour ré-entraîner le réseau. Ensuite, nous proposons une stratégie d'apprentissage actif pour guider l'utilisateur vers les zones les plus pertinentes à annoter. Dans ce but, nous adaptons différentes fonctions d'acquisition issues de l'état de l'art pour évaluer l'incertitude du réseau de neurones. Enfin, nous proposons de modifier l'espace de sortie de l'algorithme pour l'adapter rapidement à de nouvelles classes sous faible supervision. Pour atténuer les problèmes de décalage de la classe d'arrière plan et d'oubli catastrophique inhérents à ce problème, nous comparons différentes régularisations et tirons parti d'une stratégie dite de pseudo-labeling. À travers des expériences sur plusieurs jeux de données de télédétection, nous démontrons l'efficacité et analysons les méthodes proposées. La combinaison de ces différents travaux aboutit à un framework robuste et polyvalent pour corriger de manière interactive les cartes de segmentation sémantique produites par des algorithmes d'apprentissage profond en télédétection. Note de contenu : Chapter 1. Introduction
1.1 Context
1.2 Open research questions
1.3 Contributions
1.4 Manuscript outline
1.5 Publications
Chapter 2. Related work
2.1 Understanding the stakes
2.2 Interactive learning
2.3 Metrics & datasets
Chapter 3. Fast interactive learning
3.1 Motivation & contribution
3.2 DISIR : Deep Image Segmentation with Interactive Refinements
3.3 Evaluation process
3.4 Experiments
3.5 Conclusion
Chapter 4. Interactive learning at scale
4.1 Transformers for a better propagation of the annotations
4.2 DISCA : Deep Image Segmentation with Continual Adaptation
Chapter 5. Guiding the interactions
5.1 Motivation & contributions
5.2 DIAL : Deep Interactive and Active Learning
5.3 Experiments
5.4 Conclusion
Chapter 6. Towards interactive class-incremental segmentation
6.1 Motivation & contributions
6.2 Methodology
6.3 Experiments
6.4 Conclusion
Chapter 7. Conclusion
7.1 Summary of contributions
7.2 Future worksNuméro de notice : 26906 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Traitement du signal et des images : Paris-Saclay : 2022 Organisme de stage : Département Traitement de l’Information et Systèmes DTIS (ONERA) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 14/10/2022 En ligne : https://tel.hal.science/tel-03814978 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101918
Titre : AI4GEO: a data intelligence platform for 3D geospatial mapping Type de document : Article/Communication Auteurs : Pierre-Marie Brunet, Auteur ; Pierre Lassalle, Auteur ; Simon Baillarin, Auteur ; Bruno Vallet Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2021 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B2-2021 Projets : AI4GEO / Conférence : ISPRS 2021, Commission 2, XXIV ISPRS Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 05/07/2021 09/07/2021 Nice Virtuel France OA Archives Commission 2 Importance : pp 817 - 823 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] plateforme logicielle
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] traitement de données localiséesRésumé : (auteur) The availability of 3D Geospatial information is a key issue for many expanding sectors such as autonomous vehicles, business intelligence and urban planning. Its production is now possible thanks to the abundance of available data (Earth observation satellite constellations, insitu data, …) but manual interventions are still needed to guarantee a high level of quality, which prevents mass production. New artificial intelligence and big data technologies adapted to 3D imagery can help to remove these obstacles. The AI4GEO project aims at developing an automatic solution for producing 3D geospatial information and new added-value services. This paper will first introduce AI4GEO initiative, context and overall objectives. It will then present the current status of the project and in particular it will focus on the innovative platform put in place to handle big 3D datasets for analytics needs and it will present the first results of 3D semantic segmentations and associated perspectives. Numéro de notice : C2021-015 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers HAL Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-817-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-817-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98067 Cartographie et interprétation de l'environnement par drone / Martial Sanfourche in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 213 - 214 (janvier - avril 2017)
Titre : Cartographie et interprétation de l'environnement par drone Type de document : Article/Communication Auteurs : Martial Sanfourche, Auteur ; Bertrand Le Saux, Auteur ; Aurélien Plyer, Auteur ; Guy Le Besnerais, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 55 - 62 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] drone
[Termes IGN] géopositionnement
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] modélisation géométrique de prise de vue
[Termes IGN] objet mobile
[Termes IGN] sémantisation
[Termes IGN] système de numérisation mobile
[Termes IGN] vidéo numériqueRésumé : (auteur) Nous présentons dans cet article le système de cartographie géométrique et d'interprétation sémantique de l'environnement pour des applications drone développé à l'ONERA/DTIM. Une cartographie précise en 3D de l'environnement survolé par le drone est réalisée au moyen des données vidéo et Lidar acquises en vol. Notre système comprend ensuite un module pour la cartographie sémantique interactive et la détection d'objets génériques dans le modèle global. Enfin nous proposons des fonctionnalités de détection et pistage des objets mobiles et des évènements sur vidéo, qui permettent de localiser les évènements spécifiques sur la carte, et ainsi avoir une vue globale de la situation. Numéro de notice : A2017-047 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.52638/rfpt.2017.199 Date de publication en ligne : 26/04/2017 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2017.199 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84225
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 213 - 214 (janvier - avril 2017) . - pp 55 - 62[article]
Titre : Vision stéréoscopique temps-réel pour la navigation autonome d'un robot en environnement dynamique Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Maxime Derome, Auteur ; Guy Le Besnerais, Directeur de thèse Editeur : Paris-Orsay : Université de Paris 11 Paris-Sud Centre d'Orsay Année de publication : 2017 Importance : 162 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de doctorat de l'Université Paris-Saclay préparée à l’Université Paris-Sud,
École doctorale n°580 Sciences et technologies de l’information et de la communication (STIC)
Spécialité de doctorat : Mathématiques et informatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Photogrammétrie numérique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] estimation par noyau
[Termes IGN] estimation statistique
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] odomètre
[Termes IGN] propagation d'erreur
[Termes IGN] robot mobile
[Termes IGN] temps réel
[Termes IGN] trajectoire (véhicule non spatial)
[Termes IGN] vision par ordinateur
[Termes IGN] vision stéréoscopiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) L’objectif de la thèse est de concevoir un système de perception stéréoscopique embarqué, permettant une navigation robotique autonome en présence d’objets mobiles. Pour pouvoir naviguer en environnement inconnu et en présence d’objets mobiles quelconques, nous avons adopté une approche purement géométrique reposant sur l’estimation de la disparité stéréo, du flot optique et du flot de scène. Pour assurer une couverture maximale du champ visuel, nous avons employé des méthodes d'estimation denses qui traitent chaque pixel de l'image. Enfin, puisque les algorithmes utilisés doivent s’exécuter en embarqué sur un robot, nous nous sommes efforcé de sélectionner ou concevoir des algorithmes rapides, pour nuire au minimum à la réactivité du système. Cette thèse présente plusieurs contributions. Nous avons proposé une nouvelle approche pour l’estimation du flot de scène, en combinant des algorithmes d’odométrie visuelle, d’appariement stéréo et de flot optique. Son implémentation sur GPU permet une estimation du flot de scène à cadence vidéo sur les images du dataset KITTI. Une méthode de détection dense d’objets mobiles a aussi été proposée, en modélisant statistiquement et en propageant toutes les erreurs de mesures. Enfin, nous avons validé expérimentalement sur un petit robot terrestre ces algorithmes de perception, en les couplant à un module de commande prédictive. L’expérience montre que le système de perception proposé est suffisamment rapide pour permettre au robot de détecter un objet mobile et d’adapter à la volée sa trajectoire afin d’éviter une collision. Note de contenu : Introduction
1 - Perception 3D à Partir d'un Banc Stéréoscopique
2 - Estimations Temporelles : Odométrie Stéréo, Flot Optique, Flot de scène
3 - Détection Dense d'Objets Mobiles à Partir d'un Banc Stéréo en déplacement
4 - Programmation sur GPU d'Algorithmes Temps-Réel et Application à la Navigation Autonome en Robotique
ConclusionNuméro de notice : 21575 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de doctorat : Mathématiques et informatique : Université Paris-Saclay : 2017 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2017SACLS156 Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90578
Titre : Traitement de séquences d'images aériennes en visée latérale pour la reconstruction 3D Type de document : Article/Communication Auteurs : Guy Le Besnerais, Auteur ; Marie-Lise Duplaquet, Auteur Année de publication : 2002 Conférence : Colloque 2001, 3D aérien : nouveaux capteurs, nouveaux enjeux 18/10/2001 09/07/2021 Châtillon France OA Archives Commission 2 Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] calage relatif
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] multiscopie
[Termes IGN] photographie aérienne oblique
[Termes IGN] reconstruction 3D
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] séquence d'images
[Termes IGN] traitement d'image
[Termes IGN] visée latéraleRésumé : (Auteur) Ce travail concerne l'estimation dense des élévations d'une scène à partir d'une séquence d'images aériennes en visée latérale. Connaissant la géométrie des prises de vues, nous montrons que l'approche multi-image permet d'améliorer la précision du résultat, par rapport à un traitement de stéréovision simple. Nous utilisons un critère multi-image et séparable par pixel, régularisé par l'ajout d'un terme de lissage respectant les discontinuités (norme L1). Dans un deuxième temps, le mouvement est supposé mal connu : cette imprécision provient des imperfections des mesures effectuées à bord, particulièrement sensibles dans le contexte considéré. Plusieurs étapes préliminaires de calibration du mouvement et de recalage entre les images de la séquence sont présentées. Ce travail est illustré sur séquences de synthèse : les bons résultats obtenus dégagent d'intéressantes perspectives d'application à des séquences réelles. Numéro de notice : A2002-153 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=22068
in Bulletin [Société Française de Photogrammétrie et Télédétection] > n° 166 (Janvier 2002)[article]Exemplaires(1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 018-02011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible
