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LANet: Local attention embedding to improve the semantic segmentation of remote sensing images / Lei Ding in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 59 n° 1 (January 2021)
[article]
Titre : LANet: Local attention embedding to improve the semantic segmentation of remote sensing images Type de document : Article/Communication Auteurs : Lei Ding, Auteur ; Hao Tang, Auteur ; Lorenzo Bruzzone, Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : pp 426 - 435 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse de données
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] décodage
[Termes IGN] distribution spatiale
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] segmentation sémantiqueRésumé : (auteur) The trade-off between feature representation power and spatial localization accuracy is crucial for the dense classification/semantic segmentation of remote sensing images (RSIs). High-level features extracted from the late layers of a neural network are rich in semantic information, yet have blurred spatial details; low-level features extracted from the early layers of a network contain more pixel-level information but are isolated and noisy. It is therefore difficult to bridge the gap between high- and low-level features due to their difference in terms of physical information content and spatial distribution. In this article, we contribute to solve this problem by enhancing the feature representation in two ways. On the one hand, a patch attention module (PAM) is proposed to enhance the embedding of context information based on a patchwise calculation of local attention. On the other hand, an attention embedding module (AEM) is proposed to enrich the semantic information of low-level features by embedding local focus from high-level features. Both proposed modules are lightweight and can be applied to process the extracted features of convolutional neural networks (CNNs). Experiments show that, by integrating the proposed modules into a baseline fully convolutional network (FCN), the resulting local attention network (LANet) greatly improves the performance over the baseline and outperforms other attention-based methods on two RSI data sets. Numéro de notice : A2021-035 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1109/TGRS.2020.2994150 Date de publication en ligne : 27/05/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/TGRS.2020.2994150 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96737
in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing > vol 59 n° 1 (January 2021) . - pp 426 - 435[article]Searching for the ‘right’ legend: The impact of legend position on legend decoding in a cartographic memory task / Dennis Edler in Cartographic journal (the), Vol 57 n° 1 (February 2020)
[article]
Titre : Searching for the ‘right’ legend: The impact of legend position on legend decoding in a cartographic memory task Type de document : Article/Communication Auteurs : Dennis Edler, Auteur ; Julian Keil, Auteur ; Marie-Christin Tuller, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 6 - 17 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie numérique
[Termes IGN] carte cognitive
[Termes IGN] décodage
[Termes IGN] légende cartographique
[Termes IGN] mémoire
[Termes IGN] oculométrie
[Termes IGN] placement des écritures
[Termes IGN] représentation cognitiveRésumé : (auteur) Map legends are key elements of thematic maps and cartographic communication. The question of how to style map legends is a topic which has often been addressed by cartographic academics and practitioners. Nevertheless, the question of where to position a map legend has only hardly been discussed. Principles of cognitive sciences allow the assumption that a legend positioned to the right of a map field can be read and decoded faster than a legend on the left side. This study investigates the impact of legend positioning on legend decoding. It involves an experiment based on a recognition memory paradigm and the registration of eye-movements. The results show that, in less time, a legend positioned to the right of the map field (compared to a left legend) can be decoded faster. The same accuracy of a cognitive representation of geographic space can be achieved in spatial memory. Numéro de notice : A2020-140 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/00087041.2018.1533293 Date de publication en ligne : 20/11/2018 En ligne : https://doi.org/10.1080/00087041.2018.1533293 Format de la ressource électronique : url article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94766
in Cartographic journal (the) > Vol 57 n° 1 (February 2020) . - pp 6 - 17[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 030-2020011 RAB Revue Centre de documentation En réserve L003 Disponible Sparse output coding for scalable visual recognition / Bin Zhao in International journal of computer vision, vol 119 n° 1 (August 2016)
[article]
Titre : Sparse output coding for scalable visual recognition Type de document : Article/Communication Auteurs : Bin Zhao, Auteur ; Eric P. Xing, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 60 - 75 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] classification
[Termes IGN] codage
[Termes IGN] décodage
[Termes IGN] matrice
[Termes IGN] reconnaissance d'objetsRésumé : (auteur) Many vision tasks require a multi-class classifier to discriminate multiple categories, on the order of hundreds or thousands. In this paper, we propose sparse output coding, a principled way for large-scale multi-class classification, by turning high-cardinality multi-class categorization into a bit-by-bit decoding problem. Specifically, sparse output coding is composed of two steps: efficient coding matrix learning with scalability to thousands of classes, and probabilistic decoding. Empirical results on object recognition and scene classification demonstrate the effectiveness of our proposed approach. Numéro de notice : A2016--152 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.1007/s11263-015-0839-4 En ligne : https://doi.org/10.1007/s11263-015-0839-4 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=85920
in International journal of computer vision > vol 119 n° 1 (August 2016) . - pp 60 - 75[article]La géodésie Doppler par satellite / F. Boulanger (1980)
Titre : La géodésie Doppler par satellite Type de document : Mémoire Auteurs : F. Boulanger, Auteur Editeur : Evry : Ecole Supérieure des Géomètres et Topographes ESGT Année de publication : 1980 Importance : 145 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Mémoire en vue de l'obtention du titre d'ingénieur géomètre et topographe Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géodésie spatiale
[Termes IGN] coordonnées
[Termes IGN] décodage
[Termes IGN] données Doppler
[Termes IGN] effet Doppler
[Termes IGN] mesurage d'angles
[Termes IGN] orbite
[Termes IGN] satellite artificiel
[Termes IGN] traitement automatique de donnéesIndex. décimale : ESGT Mémoires d'ingénieurs de l'ESGT Numéro de notice : 55500 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : POSITIONNEMENT Nature : Mémoire ingénieur ESGT Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=52022 Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 55500-01 ESGT Livre Centre de documentation En réserve Mezzanine Disponible Theory and practice of cartographic representation and analysis of information in normalized form by computers / E.E. Shiryaev in Annuaire international de cartographie, n° 17 (1977)
[article]
Titre : Theory and practice of cartographic representation and analysis of information in normalized form by computers Titre original : Théorie et pratique de la représentation cartographique et analyse de l'information sous l'aspect normalisé avec l'utilisation d'un ordinateur Type de document : Article/Communication Auteurs : E.E. Shiryaev, Auteur Année de publication : 1977 Article en page(s) : pp 155 - 165 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Cartographie numérique
[Termes IGN] automatisation
[Termes IGN] cartographie automatique
[Termes IGN] corrélation
[Termes IGN] décodage
[Termes IGN] information
[Termes IGN] normalisation
[Termes IGN] numérisation
[Termes IGN] représentation cartographiqueNuméro de notice : A1977-036 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=23353
in Annuaire international de cartographie > n° 17 (1977) . - pp 155 - 165[article]Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 51824-01 39.04 Livre Centre de documentation En réserve L003 Disponible