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Titre : Multispectral object detection Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Heng Zhang, Auteur ; Elisa Fromont, Directeur de thèse ; Sébastien Lefèvre, Directeur de thèse Editeur : Rennes : Université de Rennes 1 Année de publication : 2021 Importance : 114 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse présentée en vue de l’obtention du grade de docteur en Informatique de l'Université de Rennes 1Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] chambre de prise de vue thermique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] données d'entrainement sans étiquette
[Termes IGN] efficacité
[Termes IGN] fusion de données multisource
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] précision de la classification
[Termes IGN] qualité du modèle
[Termes IGN] segmentation sémantiqueIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Only using RGB cameras for automatic outdoor scene analysis is challenging when, for example, facing insufficient illumination or adverse weather. To improve the recognition reliability, multispectral systems add additional cameras (e.g. infra-red) and perform object detection from multispectral data. Although multispectral scene analysis with deep learning has been shown to have a great potential, there are still many open research questions and it has not been widely deployed in industrial contexts. In this thesis, we investigated three main challenges about multispectral object detection: (1) the fast and accurate detection of objects of interest from images; (2) the dynamic and adaptive fusion of information from different modalities;(3) low-cost and low-energy multispectral object detection and the reduction of its manual annotation efforts. In terms of the first challenge, we first optimize the label assignment of the object detection training with a mutual guidance strategy between the classification and localization tasks; we then realize an efficient compression of object detection models including the teacher-student prediction disagreements in a feature-based knowledge distillation framework. With regard to the second challenge, three different multispectral feature fusion schemes are proposed to deal with the most difficult fusion cases where different cameras provide contradictory information. For the third challenge, a novel modality distillation framework is firstly presented to tackle the hardware and software constraints of current multispectral systems; then a multi-sensor-based active learning strategy is designed to reduce the labeling costs when constructing multispectral datasets. Note de contenu : 1. Introduction
1.1 Context and motivations
1.2 Thesis outline
2. Deep learning background
2.1 General object detection
2.2 Multispectral object detection
2.3 Knowledge distillation
2.4 Active learning
2.5 Datasets
3. Efficient object detection on embedded devices
3.1 Best practices for training object detection models
3.2 Mutual Guidance for Anchor Matching
3.3 Prediction Disagreement aware Feature Distillation
3.4 Experimental results
4. Information fusion from multispectral data
4.1 Multispectral Fusion with Cyclic Fuse-and-Refine
4.2 Progressive Spectral Fusion
4.3 Experimental results for CFR and PS-Fuse
4.4 Guided Attentive Feature Fusion
4.5 Experimental results for GAFF
5. Sensors and annotations: low cost multispectral data processing
5.1 Deep Active Learning from Multispectral Data
5.2 Low-cost Multispectral Scene Analysis with Modality Distillation
6. Conclusions and future works
6.1 Conclusions
6.2 Application to remote sensing data
6.3 PerspectivesNuméro de notice : 26765 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique : Rennes 1 : 2021 Organisme de stage : (IRISA) INRIA nature-HAL : Thèse DOI : sans Date de publication en ligne : 17/01/2022 En ligne : https://hal.science/tel-03530257/ Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99855
Titre : National forest database production with deep learning at IGN France Type de document : Chapitre/Contribution Auteurs : Matthieu Porte , Auteur Editeur : Dublin : European Spatial Data Research EuroSDR Année de publication : 2021 Collection : EuroSDR annual report num. 2020 Importance : pp 8 - 10 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Bases de données localisées
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] base de données localisées IGN
[Termes IGN] BD forêtNuméro de notice : H2020-006 Affiliation des auteurs : IGN (2020- ) Thématique : FORET/GEOMATIQUE/IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Chapître / contribution DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100482 Documents numériques
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National forest database production ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF
Titre : De la navigation visuelle à l’analyse sémantique pour véhicules autonomes Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Emir Hrustic, Auteur ; Eric Chaumette, Directeur de thèse ; Damien Vivet, Auteur Editeur : Toulouse : Université de Toulouse Année de publication : 2021 Importance : 193 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Thèse en vue de l'obtention du Doctorat de l'Université de Toulouse délivré par l'Institut Supérieur de l’Aéronautique et de l’Espace, spécialité Informatique et TélécommunicationsLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] capteur optique
[Termes IGN] cartographie et localisation simultanées
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] filtre de Kalman
[Termes IGN] information sémantique
[Termes IGN] navigation autonome
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] signalisation routière
[Termes IGN] vision par ordinateurIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (auteur) Les travaux actuels dans le domaine de la navigation autonome s’intéressent principalement à l’étude d’algorithmes de localisation sur la base d’hybridation multi-capteurs ou d’approche de type localisation et cartographie simultanées (SLAM). Aujourd’hui des méthodes bien connues et assez fiables existent comme par exemple ORB-SLAM, SVO, PTAM. L’ensemble de ces méthodes peut être considéré comme des approches « bas niveau » dans le sens où l’interprétation de la scène reste très limitée. En effet, celle-ci est représentée par des nuages de points 3D ou au mieux des amers géométriques.Il est à noter qu’avec le machine learning et plus récemment l’engouement pour le Deep-Learning, des techniques d’analyse d’image émergent avec l’extraction d’objets statiques ou mobiles (détection de piétons, de panneaux, de marquages au sol. Ces approches restent cependant encore décorrélées de l’étape de navigation à proprement parlé. L’ambition de ce projet est d’intégrer les couches d’analyse de scène dans le cadre de la navigation autonome, à savoir intégrer les informations sémantiques dans l’étape de calcul de position. Nous souhaitons donc mettre en place une cartographie d'objets, dite sémantique, qu'ils soient routiers (panneau, feux, marquages au sol particuliers...), urbains (enseignes de magasin...) et éventuellement d’événements (accidents, travaux, déviations...). Ce type de cartographie permettra la navigation par amers visuels de haut niveau bien plus robustes dans le temps mais également plus facilement détectable en cas de variation de luminosité (jour nuit). Ce projet se situe ainsi à l’intersection de diverses thématiques : - L’apprentissage automatique, l’analyse d’image et la détection d’objets - La localisation par vision (odométrie visuelle, hybridation) - La cartographie sémantique géolocalisée (SLAM+GNSS). Note de contenu : 1- Introduction
2- La navigation autonome de véhicule par capteurs optiques
3- Extraction d’amers sémantiques
4- Intégration d’amers sémantiques dans un framework de type SLAM
5- Intégration de contraintes pour compenser les erreurs de modélisation d’un système
ConclusionNuméro de notice : 28597 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Informatique et Télécommunications : Toulouse : 2021 Organisme de stage : ISAE-ONERA SCANR DOI : sans En ligne : http://www.theses.fr/2021ESAE0008 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99356 A new method for improving the performance of an ionospheric model developed by multi-instrument measurements based on artificial neural network / Wang Li in Advances in space research, vol 67 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : A new method for improving the performance of an ionospheric model developed by multi-instrument measurements based on artificial neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Wang Li, Auteur ; Changyong He , Auteur ; Andong Hu, Auteur ; Dongsheng Zhao, Auteur ; Yi Shen, Auteur ; Kefei Zhang, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 20 - 34 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] correction ionosphérique
[Termes IGN] image Formosat/COSMIC
[Termes IGN] modèle ionosphérique
[Termes IGN] réseau neuronal artificiel
[Termes IGN] teneur totale en électronsRésumé : (auteur) There are remarkable ionospheric discrepancies between space-borne (COSMIC) measurements and ground-based (ionosonde) observations, the discrepancies could decrease the accuracies of the ionospheric model developed by multi-source data seriously. To reduce the discrepancies between two observational systems, the peak frequency (foF2) and peak height (hmF2) derived from the COSMIC and ionosonde data are used to develop the ionospheric models by an artificial neural network (ANN) method, respectively. The averaged root-mean-square errors (RMSEs) of COSPF (COSMIC peak frequency model), COSPH (COSMIC peak height model), IONOPF (Ionosonde peak frequency model) and IONOPH (Ionosonde peak height model) are 0.58 MHz, 19.59 km, 0.92 MHz and 23.40 km, respectively. The results indicate that the discrepancies between these models are dependent on universal time, geographic latitude and seasons. The peak frequencies measured by COSMIC are generally larger than ionosonde’s observations in the nighttime or middle-latitudes with the amplitude of lower than 25%, while the averaged peak height derived from COSMIC is smaller than ionosonde’s data in the polar regions. The differences between ANN-based maps and references show that the discrepancies between two ionospheric detecting techniques are proportional to the intensity of solar radiation. Besides, a new method based on the ANN technique is proposed to reduce the discrepancies for improving ionospheric models developed by multiple measurements, the results indicate that the RMSEs of ANN models optimized by the method are 14–25% lower than the models without the application of the method. Furthermore, the ionospheric model built by the multiple measurements with the application of the method is more powerful in capturing the ionospheric dynamic physics features, such as equatorial ionization, Weddell Sea, mid-latitude summer nighttime and winter anomalies. In conclusion, the new method is significant in improving the accuracy and physical characteristics of an ionospheric model based on multi-source observations. Numéro de notice : A2021-986 Affiliation des auteurs : ENSG+Ext (2020- ) Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.asr.2020.07.032 Date de publication en ligne : 16/12/2020 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.asr.2020.07.032 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102912
in Advances in space research > vol 67 n° 1 (January 2021) . - pp 20 - 34[article]
Titre : A new stereo dense matching benchmark dataset for deep learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Teng Wu , Auteur ; Bruno Vallet , Auteur ; Marc Pierrot-Deseilligny , Auteur ; Ewelina Rupnik , Auteur 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 405 - 412 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] appariement de données localisées
[Termes IGN] appariement dense
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] jeu de données localisées
[Termes IGN] parangonnage
[Termes IGN] photogrammétrie aérienne
[Termes IGN] reconstruction 3DRésumé : (auteur) Stereo dense matching is a fundamental task for 3D scene reconstruction. Recently, deep learning based methods have proven effective on some benchmark datasets, for example Middlebury and KITTI stereo. However, it is not easy to find a training dataset for aerial photogrammetry. Generating ground truth data for real scenes is a challenging task. In the photogrammetry community, many evaluation methods use digital surface models (DSM) to generate the ground truth disparity for the stereo pairs, but in this case interpolation may bring errors in the estimated disparity. In this paper, we publish a stereo dense matching dataset based on ISPRS Vaihingen dataset, and use it to evaluate some traditional and deep learning based methods. The evaluation shows that learning-based methods outperform traditional methods significantly when the fine tuning is done on a similar landscape. The benchmark also investigates the impact of the base to height ratio on the performance of the evaluated methods. The dataset can be found in https://github.com/whuwuteng/benchmark_ISPRS2021. Numéro de notice : C2021-012 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-405-2021 Date de publication en ligne : 28/06/2021 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-405-2021 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=98066 Panoptic segmentation of satellite image time series with convolutional temporal attention networks / Vivien Sainte Fare Garnot (2021)PermalinkPermalinkProduction et mise à jour d’un produit BD Forêt V3 par apprentissage profond / Sébastien Giordano (2021)PermalinkPermalinkPermalinkSpectral variability in hyperspectral unmixing : Multiscale, tensor, and neural network-based approaches / Ricardo Augusto Borsoi (2021)PermalinkSuivi de la rotation des cultures à partir de séries temporelles d’images satellite / Félix Quinton (2021)PermalinkSuivi des vignes par télédétection de proximité : le deep learning au service de l’agriculture de précision / Sami Beniaouf (2021)PermalinkSuper-resolution of VIIRS-measured ocean color products using deep convolutional neural network / Xiaoming Liu in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)PermalinkSupplementary material for: Panoptic segmentation of satellite image time series with convolutional temporal attention networks / Vivien Sainte Fare Garnot (2021)Permalink