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Metaheuristics for the positioning of 3D objects based on image analysis of complementary 2D photographs / Arnaud Flori in Machine Vision and Applications, vol 32 n° 5 (September 2021)
[article]
Titre : Metaheuristics for the positioning of 3D objects based on image analysis of complementary 2D photographs Type de document : Article/Communication Auteurs : Arnaud Flori, Auteur ; Hamouche Oulhadj, Auteur ; Patrick Siarry, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 105 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] algorithme du recuit simulé
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] contour
[Termes IGN] image 2D
[Termes IGN] modélisation 3D
[Termes IGN] optimisation par essaim de particules
[Termes IGN] scène 3D
[Termes IGN] triangulationRésumé : (auteur) Today, advances in 3D modeling make it possible to identically reproduce objects, animals, humans and even entire scenes. The broad applications concern video games, virtual reality or augmented reality and cinema, for example. In this article, we propose a new method to build a 3D scene directly from several complementary photographs. The positions of the objects for which we already have a 3D model will be determined by triangulation, thanks to the information extracted from the photographs, such as the outline of the objects on the images. Each pixel of the images is converted into a value that gives its distance to the nearest outline. The 3D model of the objects is then projected on the converted images, and the triangulation is done using a cost function that gives the distance of each projection of the objects to their respective outlines. A projection is considered perfect when its distance to its outlines is null, which means that the cost function gives a score of zero as well. We propose to solve this optimization problem by means of two algorithms, namely Simulated Annealing (SA) and quantum particle swarm optimization (QUAPSO). Numéro de notice : A2021-868 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s00138-021-01229-y Date de publication en ligne : 03/08/2021 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00138-021-01229-y Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99101
in Machine Vision and Applications > vol 32 n° 5 (September 2021) . - n° 105[article]Multi-task fully convolutional network for tree species mapping in dense forests using small training hyperspectral data / Laura Elena Cué La Rosa in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 179 (September 2021)
[article]
Titre : Multi-task fully convolutional network for tree species mapping in dense forests using small training hyperspectral data Type de document : Article/Communication Auteurs : Laura Elena Cué La Rosa, Auteur ; Camile Sothe, Auteur ; Raul Queiroz Feitosa, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 35 - 49 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] Brésil
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] classification par séparateurs à vaste marge
[Termes IGN] densité de la végétation
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] espèce végétale
[Termes IGN] forêt tropicale
[Termes IGN] image captée par drone
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (Auteur) This work proposes a multi-task fully convolutional architecture for tree species mapping in dense forests from sparse and scarce polygon-level annotations using hyperspectral UAV-borne data. Our model implements a partial loss function that enables dense tree semantic labeling outcomes from non-dense training samples, and a distance regression complementary task that enforces tree crown boundary constraints and substantially improves the model performance. Our multi-task architecture uses a shared backbone network that learns common representations for both tasks and two task-specific decoders, one for the semantic segmentation output and one for the distance map regression. We report that introducing the complementary task boosts the semantic segmentation performance compared to the single-task counterpart in up to 11% reaching an average user’s accuracy of 88.63% and an average producer’s accuracy of 88.59%, achieving state-of-art performance for tree species classification in tropical forests. Numéro de notice : A2021-575 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2021.07.001 Date de publication en ligne : 28/07/2021 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.07.001 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98175
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 179 (September 2021) . - pp 35 - 49[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2021091 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible 081-2021093 DEP-RECP Revue LASTIG Dépôt en unité Exclu du prêt 081-2021092 DEP-RECF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt Protection naturelle contre la submersion, apport de l'intelligence artificielle / Antoine Mury in Cartes & Géomatique, n° 245-246 (septembre - décembre 2021)
[article]
Titre : Protection naturelle contre la submersion, apport de l'intelligence artificielle Type de document : Article/Communication Auteurs : Antoine Mury, Auteur ; Antoine Collin, Auteur ; Dorothée James, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 127 - 137 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] baie
[Termes IGN] cartographie des risques
[Termes IGN] classification par réseau neuronal
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] enjeu
[Termes IGN] image Worldview
[Termes IGN] littoral
[Termes IGN] modèle de simulation
[Termes IGN] Mont-Saint-Michel
[Termes IGN] submersion marine
[Termes IGN] vague
[Termes IGN] vulnérabilitéRésumé : (Auteur) Cette étude a pour objectif de proposer une méthodologie expérimentale de cartographie du risque de submersion marine, intégrant la protection littorale naturelle offerte par les systèmes écogéomorphologiques du domaine intertidal, par le biais d'une modélisation de l'atténuation des hauteurs significatives des vagues. Ce travail s'appuie sur des données à très haute résolution spatiale : des mesures de vague in situ, les imageries satellite WorldView-3 et aérienne LiDAR (Light Detection And Ranging), ainsi que sur l'intelligence artificielle par réseau de neurones artificiels. Numéro de notice : A2021-929 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=99349
in Cartes & Géomatique > n° 245-246 (septembre - décembre 2021) . - pp 127 - 137[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 021-2021021 SL Revue Centre de documentation Revues en salle Disponible Stochastic super-resolution for downscaling time-evolving atmospheric fields with a generative adversarial network / Jussi Leinonen in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, Vol 59 n° 9 (September 2021)
[article]
Titre : Stochastic super-resolution for downscaling time-evolving atmospheric fields with a generative adversarial network Type de document : Article/Communication Auteurs : Jussi Leinonen, Auteur ; Daniele Nerini, Auteur ; Alexis Berne, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 7211 - 7223 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] données météorologiques
[Termes IGN] épaisseur de nuage
[Termes IGN] image à basse résolution
[Termes IGN] image GOES
[Termes IGN] modèle atmosphérique
[Termes IGN] précipitation
[Termes IGN] processus stochastique
[Termes IGN] réduction d'échelle
[Termes IGN] réseau antagoniste génératif
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] SuisseRésumé : (auteur) Generative adversarial networks (GANs) have been recently adopted for super-resolution, an application closely related to what is referred to as “downscaling” in the atmospheric sciences: improving the spatial resolution of low-resolution images. The ability of conditional GANs to generate an ensemble of solutions for a given input lends itself naturally to stochastic downscaling, but the stochastic nature of GANs is not usually considered in super-resolution applications. Here, we introduce a recurrent, stochastic super-resolution GAN that can generate ensembles of time-evolving high-resolution atmospheric fields for an input consisting of a low-resolution sequence of images of the same field. We test the GAN using two data sets: one consisting of radar-measured precipitation from Switzerland; the other of cloud optical thickness derived from the Geostationary Earth Observing Satellite 16 (GOES-16). We find that the GAN can generate realistic, temporally consistent super-resolution sequences for both data sets. The statistical properties of the generated ensemble are analyzed using rank statistics, a method adapted from ensemble weather forecasting; these analyses indicate that the GAN produces close to the correct amount of variability in its outputs. As the GAN generator is fully convolutional, it can be applied after training to input images larger than the images used to train it. It is also able to generate time series much longer than the training sequences, as demonstrated by applying the generator to a three-month data set of the precipitation radar data. The source code to our GAN is available at https://github.com/jleinonen/downscaling-rnn-gan. Numéro de notice : A2021-645 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.3032790 Date de publication en ligne : 02/11/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.3032790 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98349
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > Vol 59 n° 9 (September 2021) . - pp 7211 - 7223[article]Two hidden layer neural network-based rotation forest ensemble for hyperspectral image classification / Laxmi Narayana Eeti in Geocarto international, vol 36 n° 16 ([01/09/2021])
[article]
Titre : Two hidden layer neural network-based rotation forest ensemble for hyperspectral image classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Laxmi Narayana Eeti, Auteur ; Krishna Mohan Buddhiraju, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 1820 - 1837 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] arbre de décision
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] ensachage
[Termes IGN] image AVIRIS
[Termes IGN] image EO1-Hyperion
[Termes IGN] image hyperspectrale
[Termes IGN] image ROSIS
[Termes IGN] Perceptron multicouche
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] réseau neuronal profond
[Termes IGN] Rotation Forest classificationRésumé : (auteur) Decision tree-based Rotation Forest could generate satisfactory but lower classification accuracy for a given training sample set and image data, owing to the inherent disadvantages in decision trees, namely myopic, replication and fragmentation problem. To improve performance of Rotation Forest technique, we propose to utilize two-hidden-layered-feedforward neural network as base classifier instead of decision tree. We examine the classification performance of proposed model under two situations, namely when free network parameters are maintained the same across all ensemble components and otherwise. The proposed model, where each component is initialized with different pair of initial weights and bias, performs better than decision tree-based Rotation Forest on three different Hyperspectral sensor datasets – AVIRIS, ROSIS and Hyperion. Improvements in classification accuracy are above 2% and up to 3% depending upon dataset. Also, the proposed model achieves improvement in accuracy over Random Forest in the range 4.2–8.8%. Numéro de notice : A2021-581 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/10106049.2019.1678680 Date de publication en ligne : 21/10/2019 En ligne : https://doi.org/10.1080/10106049.2019.1678680 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98193
in Geocarto international > vol 36 n° 16 [01/09/2021] . - pp 1820 - 1837[article]Utilisation de l'apprentissage profond dans la modélisation 3D urbaine [Partie 1] / Hamza Ben Addou in Géomatique expert, n° 135 (septembre 2021)PermalinkUnsupervised band selection of hyperspectral data based on mutual information derived from weighted cluster entropy for snow classification / Divyesh Varade in Geocarto international, vol 36 n° 15 ([15/08/2021])PermalinkBackground segmentation in multicolored illumination environments / Nikolas Ladas in The Visual Computer, vol 37 n° 8 (August 2021)PermalinkDeep learning-based image de-raining using discrete Fourier transformation / Prasen Kumar Sharma in The Visual Computer, vol 37 n° 8 (August 2021)PermalinkSingle annotated pixel based weakly supervised semantic segmentation under driving scenes / Xi Li in Pattern recognition, vol 116 (August 2021)PermalinkUnsupervised representation high-resolution remote sensing image scene classification via contrastive learning convolutional neural network / Fengpeng Li in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 87 n° 8 (August 2021)PermalinkVehicle detection in very-high-resolution remote sensing images based on an anchor-free detection model with a more precise foveal area / Xungen Li in ISPRS International journal of geo-information, vol 10 n° 8 (August 2021)PermalinkComNet: combinational neural network for object detection in UAV-borne thermal images / Minglei Li in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 8 (August 2021)PermalinkDetail injection-based deep convolutional neural networks for pansharpening / Liang-Jian Deng in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 8 (August 2021)PermalinkCNN-based RGB-D salient object detection: Learn, select, and fuse / Hao Chen in International journal of computer vision, vol 129 n° 7 (July 2021)Permalink