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Termes IGN > mathématiques > analyse mathématique > topologie > théorie des graphes
théorie des graphes |
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LRAGE : learning latent relationships with adaptive graph embedding for aerial scene classification / Yuebin Wang in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 56 n° 2 (February 2018)
[article]
Titre : LRAGE : learning latent relationships with adaptive graph embedding for aerial scene classification Type de document : Article/Communication Auteurs : Yuebin Wang, Auteur ; Liqiang Zhang, Auteur ; Xiaohua Tong, Auteur ; Feiping Nie, Auteur ; Haiyang Huang, Auteur ; Jie Mei, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 621 - 634 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification semi-dirigée
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] programmation par contraintes
[Termes IGN] régression linéaire
[Termes IGN] scèneRésumé : (Auteur) The performance of scene classification relies heavily on the spatial and structural features that are extracted from high spatial resolution remote-sensing images. Existing approaches, however, are limited in adequately exploiting latent relationships between scene images. Aiming to decrease the distances between intraclass images and increase the distances between interclass images, we propose a latent relationship learning framework that integrates an adaptive graph with the constraints of the feature space and label propagation for high-resolution aerial image classification. To describe the latent relationships among scene images in the framework, we construct an adaptive graph that is embedded into the constrained joint space for features and labels. To remove redundant information and improve the computational efficiency, subspace learning is introduced to assist in the latent relationship learning. To address out-of-sample data, linear regression is adopted to project the semisupervised classification results onto a linear classifier. Learning efficiency is improved by minimizing the objective function via the linearized alternating direction method with an adaptive penalty. We test our method on three widely used aerial scene image data sets. The experimental results demonstrate the superior performance of our method over the state-of-the-art algorithms in aerial scene image classification. Numéro de notice : A2018-189 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2017.2752217 Date de publication en ligne : 24/10/2017 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2752217 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89854
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 56 n° 2 (February 2018) . - pp 621 - 634[article]Nouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d'images satellitaires haute résolution / Ihsen Hedhli in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, n° 216 (février 2018)
[article]
Titre : Nouvelle méthode en cascade pour la classification hiérarchique multi-temporelle ou multi-capteur d'images satellitaires haute résolution Type de document : Article/Communication Auteurs : Ihsen Hedhli, Auteur ; Gabriele Moser, Auteur ; Josiane Zerubia, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 3 - 17 Note générale : Bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image mixte
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] arbre (mathématique)
[Termes IGN] chaîne de Markov
[Termes IGN] classification bayesienne
[Termes IGN] classification dirigée
[Termes IGN] image Cosmo-Skymed
[Termes IGN] image Pléiades-HR
[Termes IGN] modèle statistique
[Termes IGN] résolution multiple
[Termes IGN] série temporelleRésumé : (Auteur) Ce papier présente un modèle de classification multi-résolution, multi-date et éventuellement multi-capteur fondé sur une modélisation statistique explicite au travers d'un modèle hiérarchique de champs de Markov construit sur une structure quad-arbre. L'approche proposée consiste en un classifieur bayésien supervisé qui combine un modèle statistique conditionnel par classe et un champ de Markov hiérarchique fusionnant l'information spatio-temporelle et multi-résolution. La méthode proposée intègre des informations pixel par pixel à la même résolution. Cela en se basant sur le critère des Modes Marginales a Posteriori (MPM en anglais), qui vise à affecter à chaque pixel l'étiquette optimale en maximisant récursivement la probabilité marginale a posteriori, étant donné l'ensemble des observations multi-temporelles ou multi-capteur. Une des originalités de l'approche proposée est l'utilisation en cascade de plusieurs quad-arbres, chacun étant associé à une nouvelle image disponible, en vue de caractériser les corrélations associées à des images distinctes. Numéro de notice : A2018-091 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.52638/rfpt.2018.301 Date de publication en ligne : 19/04/2018 En ligne : https://doi.org/10.52638/rfpt.2018.301 Format de la ressource électronique : URL Article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89500
in Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection > n° 216 (février 2018) . - pp 3 - 17[article]Recognition of building group patterns in topographic maps based on graph partitioning and random forest / Xianjin He in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 136 (February 2018)
[article]
Titre : Recognition of building group patterns in topographic maps based on graph partitioning and random forest Type de document : Article/Communication Auteurs : Xianjin He, Auteur ; Xinchang Zhang, Auteur ; Qinchuan Xin, Auteur Année de publication : 2018 Article en page(s) : pp 26 - 40 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] bati
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] Kouangtoung (Chine)
[Termes IGN] partitionnement
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] ville
[Vedettes matières IGN] GénéralisationRésumé : (Auteur) Recognition of building group patterns (i.e., the arrangement and form exhibited by a collection of buildings at a given mapping scale) is important to the understanding and modeling of geographic space and is hence essential to a wide range of downstream applications such as map generalization. Most of the existing methods develop rigid rules based on the topographic relationships between building pairs to identify building group patterns and thus their applications are often limited. This study proposes a method to identify a variety of building group patterns that allow for map generalization. The method first identifies building group patterns from potential building clusters based on a machine-learning algorithm and further partitions the building clusters with no recognized patterns based on the graph partitioning method. The proposed method is applied to the datasets of three cities that are representative of the complex urban environment in Southern China. Assessment of the results based on the reference data suggests that the proposed method is able to recognize both regular (e.g., the collinear, curvilinear, and rectangular patterns) and irregular (e.g., the L-shaped, H-shaped, and high-density patterns) building group patterns well, given that the correctness values are consistently nearly 90% and the completeness values are all above 91% for three study areas. The proposed method shows promises in automated recognition of building group patterns that allows for map generalization. Numéro de notice : A2018-073 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.isprsjprs.2017.12.001 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2017.12.001 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89433
in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing > vol 136 (February 2018) . - pp 26 - 40[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 081-2018021 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018023 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible 081-2018022 DEP-EAF Revue Nancy Dépôt en unité Exclu du prêt
Titre : Convolutional networks with adaptive inference graphs Type de document : Article/Communication Auteurs : Andreas Veit, Auteur ; Serge Belongie, Auteur Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2018 Collection : Lecture notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 num. 11205 Conférence : ECCV 2018, 15th European Conference 08/09/2018 14/09/2018 Munich Allemagne Proceedings Springer Importance : pp 3 - 18 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] inférence
[Termes IGN] réseau neuronal convolutifRésumé : (auteur) Do convolutional networks really need a fixed feed-forward structure? What if, after identifying the high-level concept of an image, a network could move directly to a layer that can distinguish fine-grained differences? Currently, a network would first need to execute sometimes hundreds of intermediate layers that specialize in unrelated aspects. Ideally, the more a network already knows about an image, the better it should be at deciding which layer to compute next. In this work, we propose convolutional networks with adaptive inference graphs (ConvNet-AIG) that adaptively define their network topology conditioned on the input image. Following a high-level structure similar to residual networks (ResNets), ConvNet-AIG decides for each input image on the fly which layers are needed. In experiments on ImageNet, we show that ConvNet-AIG learns distinct inference graphs for different categories. Both ConvNet-AIG with 50 and 101 layers outperform their ResNet counterpart, while using 20% and 33% less computations respectively. By grouping parameters into layers for related classes and only executing relevant layers, ConvNet-AIG improves both efficiency and overall classification quality. Lastly, we also study the effect of adaptive inference graphs on the susceptibility towards adversarial examples. We observe that ConvNet-AIG shows a higher robustness than ResNets, complementing other known defense mechanisms. Numéro de notice : C2018-128 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Communication DOI : 10.1007/978-3-030-01246-5_1 En ligne : http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-01246-5_1 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100058 Cut-Pursuit algorithm for regularizing nonsmooth functionals with graph total variation / Hugo Raguet (2018)
Titre : Cut-Pursuit algorithm for regularizing nonsmooth functionals with graph total variation Type de document : Article/Communication Auteurs : Hugo Raguet, Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2018 Projets : HYEP / Weber, Christiane Conférence : ICML 2018, 35th International Conference on Machine Learning 10/07/2018 15/07/2018 Stockholm Suède Open Access Proceedings Importance : 10 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] algorithme Cut Pursuit
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] régularisationRésumé : (auteur) We present an extension of the cut-pursuit algorithm, introduced by Landrieu & Obozinski (2017), to the graph total-variation regularization of functions with a separable non differentiable part. We propose a modified algorithmic scheme as well as adapted proofs of convergence. We also present a heuristic approach for handling the cases in which the values associated to each vertex of the graph are multidimensional. The performance of our algorithm, which we demonstrate on difficult, ill-conditioned large-scale inverse and learning problems, is such that it may in practice extend the scope of application of the total-variation regularization. Numéro de notice : C2018-020 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : INFORMATIQUE/MATHEMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : http://proceedings.mlr.press/v80/raguet18a/raguet18a.pdf Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=90482 Documents numériques
en open access
Cut-Pursuit algorithm for ... - pdf éditeurAdobe Acrobat PDF PermalinkPermalinkPermalinkCentrality-based hierarchy for street network generalization in multi-resolution maps / Wasim Shoman in Geocarto international, vol 32 n° 12 (December 2017)PermalinkCut Pursuit: Fast algorithms to learn piecewise constant functions on general weighted graphs / Loïc Landrieu in SIAM Journal on Imaging Sciences, vol 10 n° 4 (November 2017)PermalinkHub Labels on the database for large-scale graphs with the COLD framework / Alexandros Efentakis in Geoinformatica, vol 21 n° 4 (October - December 2017)PermalinkA graph-based approach to detect spatiotemporal dynamics in satellite image time series / Fabio Guttler in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 130 (August 2017)PermalinkMulti-view performance capture of surface details / Nadia Robertini in International journal of computer vision, vol 124 n° 1 (August 2017)PermalinkPermalinkConstrained Palette-Space Exploration / Nicolas Mellado in ACM Transactions on Graphics, TOG, Vol 36 n° 4 (July 2017)Permalink