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A novel deep network and aggregation model for saliency detection / Ye Liang in The Visual Computer, vol 36 n° 9 (September 2020)  

Public [article]  inThe Visual Computer > vol 36 n° 9 (September 2020) . - pp 1883 - 1895 Titre : A novel deep network and aggregation model for saliency detection Type de document : Article/Communication Auteurs : Ye Liang, Auteur ; Hongzhe Liu, Auteur ; Nan Ma, Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1883 - 1895 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] architecture de réseau [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] déconvolution [Termes IGN] extraction de traits caractéristiques [Termes IGN] saillance Résumé : (auteur) Recent deep learning-based methods for saliency detection have proved the effectiveness of integrating features with different scales. They usually design various complex architectures of network, e.g., multiple networks, to explore the multi-scale information of images, which is expensive in computation and memory. Feature maps produced with different subsampling convolutional layers have different spatial resolutions; therefore, they can be used as the multi-scale features to reduce the costs. In this paper, by exploiting the in-network feature hierarchy of convolutional networks, we propose a novel multi-scale network for saliency detection (MSNSD) consisting of three modules, i.e., bottom-up feature extraction, top-down feature connection and multi-scale saliency prediction. Moreover, to further boost the performance of MSNSD, an input image-aware saliency aggregation method is proposed based on the ridge regression, which combines MSNSD with some well-performed handcrafted shallow models. Extensive experiments on several benchmarks show that the proposed MSNSD outperforms the state-of-the-art saliency methods with less computational and memory complexity. Meanwhile, our aggregation method for saliency detection is effective and efficient to combine deep and shallow models and make them complementary to each other. Numéro de notice : A2020-601 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s00371-019-01781-9 date de publication en ligne : 09/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.1007/s00371-019-01781-9 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95952 [article]

Creating a web mapping portal to manage Malta’s underwater cultural heritage / Mélissa Dupuis (2020) 

Public Titre : Creating a web mapping portal to manage Malta’s underwater cultural heritage Type de document : Mémoire Auteurs : Mélissa Dupuis, Auteur Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Année de publication : 2020 Importance : 33 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Rapport de projet pluridisciplinaire, cycle ING2 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] archéologie sous-marine [Termes IGN] architecture client-serveur [Termes IGN] base de données localisées [Termes IGN] carte interactive [Termes IGN] Cascading Style Sheets CSS [Termes IGN] HTML [Termes IGN] Javascript (langage de script) [Termes IGN] Malte [Termes IGN] patrimoine archéologique [Termes IGN] portail [Termes IGN] site archéologique Index. décimale : PROJET Mémoires : Rapports de projet - stage des ingénieurs de 2e année Résumé : (Auteur) Depuis la fin du XXème siècle, de nombreux vestiges archéologiques ont été retrouvés au large des côtes maltaises. Ces sites varient d’un naufrage phénicien vieux de 2700 ans, le plus ancien de la Méditerranée centrale, à des dizaines d’avions échoués, des épaves modernes ou des navires de la Première Guerre mondiale. Ils sont le témoin de l’activité humaine des différentes civilisations qui ont vécu sur l’archipel à travers les siècles et font de Malte le conservateur d’une ressource culturelle unique, bien préservée et mondialement reconnue. Conscient de cette responsabilité, le gouvernement maltais a lancé en 2019 l’unité UCHU (the Underwater Cultural Heritage Unit) dans le but de protéger le patrimoine maritime de Malte, réglementer son accès aux plongeurs et accroître son appréciation publique par des outils de sensibilisation. Cette initiative est à l’origine de nombreux projets d’identification des sites sous-marins qui mènent à l’utilisation de la géomatique. C’est dans le cadre de ce vaste programme de protection des données maritimes que s’inscrit mon stage au sein du service archéologique de l’Université de Malte. Il m’est demandé de concevoir une base de données géographique des vestiges maritimes maltais retrouvés à ce jour accessibles depuis un portail web. Ce portail web a pour vocation de partager publiquement les données produites par les chercheurs de l’Université sur une carte interactive mais aussi de permettre aux membres de l’Université de mettre à jour les informations qui s’y trouvent. Il devra également autoriser à des acteurs privilégiés, comme les membres du gouvernement, l’accès à des données confidentielles. Ce travail de web mapping utilisera donc une interface de connexion. Note de contenu : Introduction 1. Needs identification 1.1 Department of Classics and Archaeology 1.2 Project objectives 1.3 Future users 2. Developed solution 2.1 Specifications 2.2 Client side 2.3 Server side 3. Outcome and project management 3.1 Outcome 3.2 Project management Conclusion Numéro de notice : 26411 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire de projet pluridisciplinaire Organisme de stage : Department of Classics and Archaeology (University of Malta) Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96273

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Recherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois / Margarita Khokhlova (2020)    

Public Titre : Recherche multimodale d'images aériennes multi-date à l'aide d'un réseau siamois Type de document : Article/Communication Auteurs : Margarita Khokhlova, Auteur ; Valérie Gouet-Brunet , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Liming Chen, Auteur Editeur : Vannes : Université de Bretagne Sud Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : RFIAP 2020, Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception 23/06/2020 26/06/2020 Vannes France Open Access Proceedings Importance : 11 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] analyse du paysage [Termes IGN] appariement d'images [Termes IGN] architecture de réseau [Termes IGN] BD ortho [Termes IGN] BD Topo [Termes IGN] classification barycentrique [Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif [Termes IGN] détection de changement [Termes IGN] données multitemporelles [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] image aérienne [Termes IGN] image multitemporelle [Termes IGN] recherche d'image basée sur le contenu [Termes IGN] réseau neuronal siamois [Termes IGN] segmentation sémantique Résumé : (auteur) Cet article présente un réseau multimodal qui met en correspondance des images aériennes de territoires urbains et ruraux français prises à environ 15 ans d'intervalle. Il devrait être invariant à un large éventail de changements, tels que l'évolution du paysage au fil des années. Il exploite les images originales et les régions sémantiquement segmentées et étiquetées. Le coeur de la méthode est un réseau siamois qui apprend à extraire des caractéristiques des paires d'images correspondantes dans le temps et des paires non correspondantes. Ces descripteurs sont suffisamment discriminants pour qu'un simple classifieur k-NN suffise comme critère de géo-correspondance final. Dans cet article, nous dé-montrons que notre descripteur siamois surpasse les autres descripteurs d'images en termes de recherche d'images par contenu à travers le temps. Numéro de notice : C2020-003 Affiliation des auteurs : UGE-LaSTIG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans En ligne : https://cap-rfiap2020.sciencesconf.org/data/RFIAP_2020_paper_21.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95446

Voir aussi

• Cross-year multi-modal image retrieval using siamese networks / Margarita Khokhlova (2020)  

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Géomatique webmapping en open source / David Collado (2019)

Public Titre : Géomatique webmapping en open source : architectures web avec PostGIS, OpenLayers et MapServer Type de document : Guide/Manuel Auteurs : David Collado, Auteur Editeur : Paris : Ellipses-Edition Marketing Année de publication : 2019 Collection : Formations & Techniques Importance : 214 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-340-02968-2 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] Ajax [Termes IGN] architecture client-serveur [Termes IGN] calcul d'itinéraire [Termes IGN] géolocalisation [Termes IGN] image Sentinel-MSI [Termes IGN] Mapserver [Termes IGN] OpenLayers [Termes IGN] PostGIS [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] SQL [Termes IGN] web mapping Index. décimale : 37.50 Géomatique web Résumé : (Editeur) La mise en ligne de données spatiales, le webmapping, connaît un essor fulgurant, parallèlement au développement d'internet et d'applications faisant usage de données géolocalisées. Cet ouvrage aborde de façon concrète les logiciels open source les plus utilisés pour stocker, gérer, exploiter et cartographier ce type de données sur le web : PostGIS, OpenLayers et MapServer. A partir d'images satellites et de données OpenStreetMap librement accessibles, ces logiciels sont exploités pour construire des applications, dont les architectures sont écrites et coordonnées en HTML, SQL, Python et JavaScript. Les thèmes traités permettent un abord progressif de l'ensemble de ces outils et s'étendent du traitement d'images aux calculs d'itinéraires routiers, en passant par l'édition en ligne de données spatiales ou l'exploitation des données GPS. Cet ouvrage s'adresse à des étudiants en géomatique ou en informatique ainsi qu'aux techniciens ou ingénieurs de ces domaines, désireux de développer des applications cartographiques riches et dynamiques avec des outils open source. Les services SIG des entreprises ou administrations y trouveront de précieuses informations permettant de déployer leurs données sur internet ou sur leur intranet. Note de contenu : 1. Installation des logiciels 2. Intégration des données dans PostGIS 3. Exploitation des données en SQL 4. Notions d'objets topologiques et implémentation dans PostGIS 5. Pris en main de MapServer 6. Création d'une page web de calcul d'itinéraire routier 7. Création d'une page web de suivi d'un trajet 8. Du satellite à la page web en un clic 9. Un client cartographique : OpenLayers 10. La géolocalisation avec OpenLayers 11. Calcul d'itinéraire avec OpenLayers 12. Création d'un éditeur d'entités en ligne Numéro de notice : 26028 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE/INFORMATIQUE Nature : Manuel de cours Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=92790

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26028-01	37.50	Livre	Centre de documentation	Géomatique	Disponible

Simultaneous extraction of roads and buildings in remote sensing imagery with convolutional neural networks / Rasha Alshehhi in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)  

Public [article]  inISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 130 (August 2017) . - pp 139 - 149 Titre : Simultaneous extraction of roads and buildings in remote sensing imagery with convolutional neural networks Type de document : Article/Communication Auteurs : Rasha Alshehhi, Auteur ; Prashanth Reddy Marpu, Auteur ; Wei Lee Woon, Auteur ; Mauro Dalla Mura, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 139 - 149 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique [Termes IGN] architecture de réseau [Termes IGN] classification par réseau neuronal [Termes IGN] détection du bâti [Termes IGN] extraction automatique [Termes IGN] extraction du réseau routier [Termes IGN] filtrage numérique d'image [Termes IGN] image à haute résolution [Termes IGN] réseau neuronal convolutif [Termes IGN] tachèle [Termes IGN] test de performance [Termes IGN] zone urbaine Résumé : (Auteur) Extraction of man-made objects (e.g., roads and buildings) from remotely sensed imagery plays an important role in many urban applications (e.g., urban land use and land cover assessment, updating geographical databases, change detection, etc). This task is normally difficult due to complex data in the form of heterogeneous appearance with large intra-class and lower inter-class variations. In this work, we propose a single patch-based Convolutional Neural Network (CNN) architecture for extraction of roads and buildings from high-resolution remote sensing data. Low-level features of roads and buildings (e.g., asymmetry and compactness) of adjacent regions are integrated with Convolutional Neural Network (CNN) features during the post-processing stage to improve the performance. Experiments are conducted on two challenging datasets of high-resolution images to demonstrate the performance of the proposed network architecture and the results are compared with other patch-based network architectures. The results demonstrate the validity and superior performance of the proposed network architecture for extracting roads and buildings in urban areas. Numéro de notice : A2017-512 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.05.002 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.05.002 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=86458 [article]

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081-2017081	RAB	Revue	Centre de documentation	En réserve 3L	Disponible
081-2017083	DEP-EXM	Revue	LaSTIG	Dépôt en unité	Exclu du prêt
081-2017082	DEP-EAF	Revue	Nancy	Dépôt en unité	Exclu du prêt

Etude et méthodes d'intégration et d'interaction de données 3D complexes type "nuages de points" vers un web SIG / Victor Lambert (2017) 

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Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur / Damien Fourure (2017)  

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Quand le Cloud favorise de nouveaux modes de commercialisation / Françoise de Blomac in DécryptaGéo le mag, n° 163 (janvier 2015)

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Programmation avec Node.js, Express.js et MongoDB / Eric Sarrion (2014)

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Windows 8.1 et office 2013 / Olivier Bat (2014)

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Création de l'application "envirONS" pour l'étude des quartiers d'Ottawa / Thibault Fontmarty (2013) 

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Conception d'un SIG archéologique : le cas de la vallée des Merveilles / Laure Chandelier in Géomatique expert, n° 85 (01/03/2012)

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Scénario de mise en place du SIG urbain de la ville de Fès (Maroc) / A. El Garouani in Géomatique expert, n° 85 (01/03/2012)

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Internet information services (versions 7 et 7.5) / L. Thobois (2012)

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Toward web mapping with vector data / Julien Gaffuri (2012)  

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