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THESE : Thèses et HDR |
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Titre : Foundations of deep convolutional models through kernel methods Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Alberto Bietti, Auteur ; Julien Mairal, Directeur de thèse Editeur : Grenoble : Université de Grenoble Année de publication : 2019 Importance : 194 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de la Communauté Université Grenoble Alpes, Spécialité : Mathématiques AppliquéesLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] approche hiérarchique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] espace de Hilbert
[Termes IGN] état de l'art
[Termes IGN] invariance
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] optimisation (mathématiques)
[Termes IGN] Perceptron multicoucheIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) The increased availability of large amounts of data, from images in social networks, speech waveforms from mobile devices, and large text corpuses, to genomic and medical data, has led to a surge of machine learning techniques. Such methods exploit statistical patterns in these large datasets for making accurate predictions on new data. In recent years, deep learning systems have emerged as a remarkably successful class of machine learning algorithms, which rely on gradient-based methods for training multi-layer models that process data in a hierarchical manner. These methods have been particularly successful in tasks where the data consists of natural signals such as images or audio; this includes visual recognition, object detection or segmentation, and speech recognition.For such tasks, deep learning methods often yield the best known empirical performance; yet, the high dimensionality of the data and large number of parameters of these models make them challenging to understand theoretically. Their success is often attributed in part to their ability to exploit useful structure in natural signals, such as local stationarity or invariance, for instance through choices of network architectures with convolution and pooling operations. However, such properties are still poorly understood from a theoretical standpoint, leading to a growing gap between the theory and practice of machine learning. This thesis is aimed towards bridging this gap, by studying spaces of functions which arise from given network architectures, with a focus on the convolutional case. Our study relies on kernel methods, by considering reproducing kernel Hilbert spaces (RKHSs) associated to certain kernels that are constructed hierarchically based on a given architecture. This allows us to precisely study smoothness, invariance, stability to deformations, and approximation properties of functions in the RKHS. These representation properties are also linked with optimization questions when training deep networks with gradient methods in some over-parameterized regimes where such kernels arise. They also suggest new practical regularization strategies for obtaining better generalization performance on small datasets, and state-of-the-art performance for adversarial robustness on image tasks. Note de contenu : 1- Introduction
2- Invariance, Stability to deformations, and complexity of deep convolutional representations
3- A kernel perspective on regularization and robustness of deep neural networks
4- Links with optimization: inductive bias of neural tangent kernels
5- Invariance and stability through regularization: a stochastic optimization algorithm for data augmentation
6- Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 25833 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Mathématiques Appliquées : Grenoble Alpes : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02543073/ document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95171 Global observations of ocean surface winds and waves using spaceborne synthetic aperture radar measurements / Huimin Li (2019)
Titre : Global observations of ocean surface winds and waves using spaceborne synthetic aperture radar measurements Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Huimin Li, Auteur Editeur : Institut Mines-Télécom Atlantique IMT Atlantique Année de publication : 2019 Importance : 163 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Ecole Nationale Supérieure des Mines-Telecom Atlantique Bretagne Pays de la Loire-IMT Atlantique, en Sciences de la Mer et du littoral : Spécialité : Océanographie, Physique et EnvironnementLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] angle d'incidence
[Termes IGN] étalonnage des données
[Termes IGN] fonction de transfert de modulation
[Termes IGN] houle
[Termes IGN] image Envisat-ASAR
[Termes IGN] image Gaofen
[Termes IGN] image radar moirée
[Termes IGN] image Radarsat
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] océan
[Termes IGN] phénomène météorologique
[Termes IGN] polarisation croisée
[Termes IGN] radar à antenne synthétique
[Termes IGN] rapport signal sur bruit
[Termes IGN] tempête
[Termes IGN] vague
[Termes IGN] ventIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Spaceborne synthetic aperture radar (SAR) has been demonstrated invaluable in observing the global ocean winds and waves. SAR images acquired by multiple sensors are employed, including Sentinel-1(S-1), Envisat/ASAR, Gaofen-3 and Radarsat-2. This thesis reviews the commonly used SAR parameters (NRCS and azimuth cutoff) in the first part. A series of calibration steps are required to obtain a proper NRCS and assessment of NRCS is carried out for S-1wave mode (WV). It turns out that WV is poorly calibrated and is thus re-calibrated to obtain accurate NRCS. Azimuth cut off is demonstrated to be complementary to NRCS and can account for the sea state impact on the wind retrieval. Based on the available fully polarimetric SAR products, azimuth cut off is found to vary greatly with polarizations. The present SAR mapping transformation is sufficient to interpret the co-polarized azimuth cut off, while not for the cross-polarization. With the limitations of SAR imaging in mind, a new parameter is proposed and defined based on the SAR image cross-spectra, termed as MACS. The imaginary part of MACS is found to be a signed quantity relative to the wind direction. Given this dependence, an independent wind retrieval algorithm is expected to benefit. The magnitude of MACS is able to aid for estimate of modulation function of SAR mapping. In addition, MACS also gives promising results regarding the global wave studies. The global signatures of MACS at various wave lengths are well representative of the winds distributions, spatially and seasonally. MACS of long waves shows greater values over the storm tracks while the shorter waves are mostly within the trader winds. These results are expected to help evaluate the model outputs and complement further studies of the global wave spectral climate. Data continuity in the coming 10 years shall extend the study towards longer duration. Note de contenu : I- Background and study of the existing SAR parameters
Chap. 1 - Background
Chap. 2 - SAR imaging of the ocean surface
Chap. 3 - Status and challenges in SAR winds
Chap. 4 - Azimuth cutoff of polarimetric SAR images
II- A new SAR parameter and its applications in wind/wave study
Chap. 5 - A new SAR parameter: MACS and its directionality
Chap. 6 - Statistics of MACS magnitude and derived RAR MTF
Chap. 7 - Investigation of global ocean waves using SAR MACS
Chap. 8 - Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 25729 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Océanographie, Physique et Environnement : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique : 2019 Organisme de stage : Ifremer nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02164506/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94895 Machine learning and geographic information systems for large-scale mapping of renewable energy potential / Dan Assouline (2019)
Titre : Machine learning and geographic information systems for large-scale mapping of renewable energy potential Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Dan Assouline, Auteur ; Jean-Louis Scartezzini, Directeur de thèse ; Nahid Mohajeri Pour Rayeni, Directeur de thèse Editeur : Lausanne : Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne EPFL Année de publication : 2019 Importance : 294 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse présentée pour l'obtention du grade de Docteur ès Sciences à l'Ecole Polytechnique Fédérale de LausanneLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] carte thématique
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] données topographiques
[Termes IGN] énergie éolienne
[Termes IGN] énergie géothermique
[Termes IGN] énergie renouvelable
[Termes IGN] énergie solaire
[Termes IGN] méthode fondée sur le noyau
[Termes IGN] modélisation spatio-temporelle
[Termes IGN] occupation du sol
[Termes IGN] prédiction
[Termes IGN] SuisseIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) A promising pathway to follow in order to reach sustainable development goals is an increased
reliance on renewable sources of energy. The optimized use of these energy sources, however, requires the assessment of their potential supply, along with the demand loads in locations of interest. In particular, large-scale supply estimation studies are needed in order to evaluate areas of high potential for each type of energy source for a particular region, and allow for the elaboration of efficient global energy strategies. In Switzerland, the “Energy Strategy 2050”, initiated in 2011 by the Swiss Federal Council, sets an example with the ambitious goal of reaching a 50-80% reduction of CO2 emissions by the year 2050, with a clear course of action: phasing-out nuclear power, improving energy efficiency, and greatly increasing the use of renewables. This thesis develops a general data-driven strategy combining Geographic Information Systems and Machine Learning methods to map the large-scale energy potential for three very popular sources of decentralized energy systems: wind energy (using horizontal axis wind turbines), geothermal energy (using very shallow ground source heat pumps) and solar energy (using photovoltaic solar panels over rooftops). For each of the three considered energy sources, an adapted methodology is suggested to assess its large-scale potential, by estimating multiple variables of interest (with a suitable time resolution, e.g. monthly or yearly), using widely available data, and combining these variables into potential values. These latter estimated variables, dictating the potential, include: (i) the monthly wind speed, and rural and urban topographic/obstacle configuration for wind energy, (ii) the ground thermal conductivity, volumetric heat capacity and monthly temperature gradient for geothermal energy, (iii) the monthly solar radiation, available area for PV panels over rooftops, geometrical characteristics of rooftops and monthly shading factors over rooftops for solar energy. The use of Machine Learning algorithms (notably Support Vector Machines and Random Forests) allows, given adequate features and training data (examples for some locations), for the prediction of the latter variables at unknown locations, along with the uncertainty attached to the predictions. In each case, the developed methodology is set-up with an aim to be applied for Switzerland, meaning that it relies on Swiss available energy-related data. Such data, however, including meteorological, topographic, ground/soil-related and building-related data, is becoming progressively available for most countries, making it possible to widely generalize the proposed methodologies.
Results show that Machine Learning is adequate for energy potential estimation, as the multiple required predictions and spatial extrapolations are achieved with reasonable accuracy. In addition, final values are validated with other existing data or studies when possible, and show general agreement. The application of the suggested potential methodologies in Switzerland outline the very significant potential for the considered renewables. In particular, there is a relatively high potential for RooftopMounted solar PV panels, as it is estimated that they could generate a total electricity production of 16.3 TWh per year, which corresponds to 25.3% of the annual electricity demand in 2017.In each case, the developed methodology is set-up with an aim to be applied for Switzerland, meaning that it relies on Swiss available energy-related data. Such data, however, including meteorological, topographic, ground/soil-related and building-related data, is becoming progressively available for most countries, making it possible to widely generalize the proposed methodologies. Results show that Machine Learning is adequate for energy potential estimation, as the multiple required predictions and spatial extrapolations are achieved with reasonable accuracy. In addition, final values are validated with other existing data or studies when possible, and show general agreement. The application of the suggested potential methodologies in Switzerland outline the very significant potential for the considered renewables. In particular, there is a relatively high potential for RooftopMounted solar PV panels, as it is estimated that they could generate a total electricity production of 16.3 TWh per year, which corresponds to 25.3% of the annual electricity demand in 2017.Note de contenu : 1- Introduction
2- Machine Learning
3- Theory and modeling of renewable energy systems
4- Wind energy: a theoretical potential estimation
5- Very shallow geothermal energy: a theoretical potential estimation
6- Solar energy: a technical potential estimation at commune scale
7- Solar energy: an improved potential estimation at pixel scale
8- ConclusionNuméro de notice : 25797 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Sciences : EPFLausanne : 2019 nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://infoscience.epfl.ch/record/264971?ln=fr Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95038
Titre : Machine learning for image segmentation Titre original : Apprentissage artificiel pour la segmentation d'image Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Kaiwen Chang, Auteur ; Jesus Angulo lopez, Directeur de thèse ; Jesus Angulo lopez, Directeur de thèse ; Bruno Figliuzzi, Directeur de thèse Editeur : Paris : Université Paris Sciences et Lettres Année de publication : 2019 Importance : 155 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse de Doctorat de l'Université PSL, Spécialité : Morphologie MathématiqueLangues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] base de données d'images
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] morphologie mathématique
[Termes IGN] optique géométrique
[Termes IGN] rayonnement lumineux
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] segmentation par graphes d'adjacence de régions
[Termes IGN] superpixelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) In this PhD thesis, our aim is to establish a general methodology for performing the segmentation of a dataset constituted of similar images with only a few annotated images as training examples. This methodology is directly intended to be applied to images gathered in Earth observation or materials science applications, for which there is not enough annotated examples to train state-of-the-art deep learning based segmentation algorithms. The proposed methodology starts from a superpixel partition of the image and gradually merges the initial regions until anactual segmentation is obtained. The two main contributions described in this PhD thesis are the development of a new superpixel algorithm which makes use of the Eikonal equation, and the development of a superpixel merging algorithm steaming from the adaption of the Eikonal equation to the setting of graphs. The superpixels merging approach makes use of a region adjacency graph computed from the superpixel partition. The edges are weighted by a dissimilarity measure learned by a machine learning algorithm from low-level cues computed on the superpixels. In terms of application, our approach to image segmentation is finally evaluated on the SWIMSEG dataset, a dataset which contains sky cloud images. On this dataset, using only a limited amount of images for training our algorithm, we were able to obtain segmentation results similar to the ones obtained with state-of-the-art algorithms. Note de contenu : 1- Introduction
2- Fast marching based superpixels
3- Hierarchical segmentation based on wavelet decomposition
4- Learning similarities between regions
5- Region merging
6- Application
Conclusion and perspectivesNuméro de notice : 25837 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Morphologie Mathématique : Paris Sciences et Lettres : 2019 Organisme de stage : Centre de Morphologie Mathématique (Mines ParisTech) nature-HAL : Thèse DOI : sans En ligne : https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02510662 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95191 Méthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs / Yann Méneroux (2019)
Titre : Méthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Yann Méneroux , Auteur ; Sébastien Mustière , Directeur de thèse ; Guillaume Saint Pierre, Directeur de thèse Editeur : Champs/Marne : Université Paris-Est Année de publication : 2019 Importance : 292 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de Docteur de l'Université Paris Est dans le cadre de l'Ecole Doctorale Mathématiques et STIC, Signal, Image, AutomatiqueLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique
[Termes IGN] appariement de cartes
[Termes IGN] autocorrélation spatiale
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] décomposition empirique du signal
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] données GPS
[Termes IGN] modèle mathématique
[Termes IGN] navigation pédestre
[Termes IGN] ondelette de Haar
[Termes IGN] récepteur GPS
[Termes IGN] régression par quantile
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] sécurité routière
[Termes IGN] segmentation d'image
[Termes IGN] signalisation routière
[Termes IGN] trace GPS
[Termes IGN] vitesse de déplacementIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Avec la démocratisation des appareils connectés équipés d'un récepteur GPS, de grandes quantités de trajectoires de véhicules deviennent disponibles, notamment via les flottes de véhicules professionnels et les applications mobiles collaboratives de navigation et d'assistance à la conduite. Récemment, les techniques dites de map inference, visant à dériver de l'information cartographique à partir de ces traces GPS, tendent à compléter, voire à remplacer les techniques traditionnelles. Initialement restreintes à la construction de la géométrie des routes, elles sont progressivement utilisées pour enrichir les réseaux existants, et en particulier pour construire une base de données numérique de la signalisation verticale. La connaissance fine et exhaustive de l'infrastructure routière est un prérequis indispensable dans de nombreux domaines : pour les gestionnaires de réseaux et les décideurs dans le cadre de travaux d'aménagement, pour les usagers avec le calcul précis des temps de parcours, mais aussi, plus récemment, dans le cadre du véhicule autonome. Dans ce contexte, les méthodes d'apprentissage statistique apportent une perspective intéressante et garantissent l’adaptabilité de l'approche aux différents cas d'utilisation et à la grande variabilité des données rencontrées en pratique. L'objectif de ce travail de thèse est d'étudier le potentiel de cette classe de méthodes, pour la détection automatique de la signalisation routière, en temps différé, à partir d'un ensemble de profils de vitesse GPS. Le premier cas d'application est celui de la détection des feux de circulation, étendu par la suite a d'autre types de signalisation comme les passages piétons. En premier lieu, nous travaillons sur un jeu de données expérimental de haute qualité, à l'aide duquel nous étudions les performances de plusieurs classifieurs et nous comparons deux représentations mathématiques des données : une approche classique de reconnaissance d'image et une approche fonctionnelle consistant à agréger et à décomposer les signaux de profils de vitesses sur une base d'ondelettes de Haar. Les résultats obtenus montrent la pertinence de l'approche fonctionnelle, en particulier lorsqu'elle est combinée à l'algorithme des forêts aléatoires, en termes de fiabilité de détection et de temps de calcul. L'approche est alors appliquée sur d'autres types d'éléments de l'infrastructure. Dans un second temps, nous tentons d'adapter la méthode proposée sur le cas de données observationnelles, i.e. acquises en environnement non-contrôlé, pour lesquelles nous cherchons également à estimer la position des feux de signalisation par régression statistique. Les résultats montrent la sensibilité de l'approche axe sur l'apprentissage face à des données fortement bruitées ainsi que la difficulté liée à la définition de l'emprise spatiale des instances individuelles sur un réseau routier complexe. Nous tentons de lever ce second verrou à l'aide d'approches globales fondées sur une segmentation d'image par réseau de neurones convolutionnel. Enfin, nous expérimentons une approche permettant d'exploiter. L'autocorrélation spatiale des variables cibles sur les instances individuelles à l'aide de la topologie du graphe routier et en modélisant la zone d'étude sous forme d'un champ de Markov conditionnel. Les résultats obtenus montrent une amélioration des performances de détection par rapport à l'apprentissage non-structuré. Ces travaux de thèse ont également suscité le développement de méthodes originales de prétraitement des trajectoires GPS (filtrage, interpolation, débiaisage et recalage sur un réseau routier de référence) ainsi que l'élaboration de critères objectifs d'évaluation de la qualité de ces pré-traitements. Note de contenu : 1- Cadre général et enjeux de la thèse
2- Méthodes et algorithmes pour le pré-traitement des trajectoires GPS
3- Comparaison des approches image et fonctionnelle en conditions expérimentale
4- Etude du potentiel des méthodes d'apprentissage sur un cas opérationnel
5- Approches globales : réseaux de neurones artificiels et apprentissage structuréNuméro de notice : 25687 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Thèse française Note de thèse : thèse de Doctorat : Signal, Image, Automatique : Paris-Est : 2019 Organisme de stage : LaSTIG (IGN) nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 28/02/2020 En ligne : https://theses.hal.science/tel-02493936 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94716 Méthodes d'exploitation de données historiques pour la production de cartes d'occupation des sols à partir d'images de télédétection et en absence de données de référence de la période à cartographier / Benjamin Tardy (2019)PermalinkMonitoring crops water needs at high spatio-temporal resolution by synergy of optical / thermal and radar observations / Abdelhakim Amazirh (2019)PermalinkPermalinkMultitemporal SAR images denoising and change detection : applications to Sentinel-1 data / Weiying Zhao (2019)PermalinkPotentialités de l’imagerie couleur embarquée pour la détection et la cartographie des maladies fongiques de la vigne / Florent Abdelghafour (2019)PermalinkRecalage conjoint de données de cartographie mobile et de modèles 3D de bâtiments / Miloud Mezian (2019)PermalinkSegmentation d'image par intégration itérative de connaissances / Mahaman Sani Chaibou Salaou (2019)PermalinkSemantic aware quality evaluation of 3D building models : Modeling and simulation / Oussama Ennafii (2019)PermalinkSimulation de formes réalistes de développement résidentiel, de l'échelle du bâtiment à celle de l'ensemble d'une région urbaine / Maxime Colomb (2019)PermalinkSimultaneous characterization of objects temperature and radiative properties through multispectral infrared thermography / Thibaud Toullier (2019)Permalink