Descripteur
Termes IGN > informatique > intelligence artificielle > apprentissage automatique > apprentissage profond > réseau neuronal artificiel > réseau neuronal convolutif
réseau neuronal convolutif |
Documents disponibles dans cette catégorie (84)
Ajouter le résultat dans votre panier
Visionner les documents numériques
Affiner la recherche Interroger des sources externes
Etendre la recherche sur niveau(x) vers le bas
Titre : Remote sensing based building extraction Type de document : Monographie Auteurs : Mohammad Awrangjeb, Auteur ; Xiangyun Hu, Auteur ; Bisheng Yang, Auteur ; Jiaojiao Tian, Auteur Editeur : Bâle [Suisse] : Multidisciplinary Digital Publishing Institute MDPI Année de publication : 2020 Importance : 442 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-3-03928-383-5 Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] détection du bâti
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] reconstruction 3D du bâti
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] semis de pointsRésumé : (Editeur) Building extraction from remote sensing data plays an important role in urban planning, disaster management, navigation, updating geographic databases, and several other geospatial applications. Even though significant research has been carried out for more than two decades, the success of automatic building extraction and modeling is still largely impeded by scene complexity, incomplete cue extraction, and sensor dependency of data. Most recently, deep neural networks (DNN) have been widely applied for high classification accuracy in various areas including land-cover and land-use classification. Therefore, intelligent and innovative algorithms are needed for the success of automatic building extraction and modeling. This Special Issue focuses on newly developed methods for classification and feature extraction from remote sensing data for automatic building extraction and 3D. Numéro de notice : 26305 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Monographie DOI : 10.3390/books978-3-03928-383-5 Date de publication en ligne : 07/04/2020 En ligne : https://doi.org/10.3390/books978-3-03928-383-5 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95064
Titre : Representation learning for natural language processing Type de document : Monographie Auteurs : Zhiyuan Liu, Éditeur scientifique ; Yankai Lin, Éditeur scientifique ; Maosong Sun, Éditeur scientifique Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2020 Importance : 334 p. ISBN/ISSN/EAN : 978-981-1555732-- Note générale : Bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] données massives
[Termes IGN] exploration de données
[Termes IGN] représentation des connaissances
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] réseau sémantique
[Termes IGN] traitement du langage naturelRésumé : (Editeur) This open access book provides an overview of the recent advances in representation learning theory, algorithms and applications for natural language processing (NLP). It is divided into three parts. Part I presents the representation learning techniques for multiple language entries, including words, phrases, sentences and documents. Part II then introduces the representation techniques for those objects that are closely related to NLP, including entity-based world knowledge, sememe-based linguistic knowledge, networks, and cross-modal entries. Lastly, Part III provides open resource tools for representation learning techniques, and discusses the remaining challenges and future research directions. The theories and algorithms of representation learning presented can also benefit other related domains such as machine learning, social network analysis, semantic Web, information retrieval, data mining and computational biology. This book is intended for advanced undergraduate and graduate students, post-doctoral fellows, researchers, lecturers, and industrial engineers, as well as anyone interested in representation learning and natural language processing. Note de contenu :
1. Representation Learning and NLP
1.1 Motivation
1.2 Why Representation Learning Is Important for NLP
1.3 Basic Ideas of Representation Learning
1.4 Development of Representation Learning for NLP
1.5 Learning Approaches to Representation Learning for NLP
1.6 Applications of Representation Learning for NLP
1.7 The Organization of This Book
2. Word Representation
2.1 Introduction
2.2 One-Hot Word Representation
2.3 Distributed Word Representation
2.4 Contextualized Word Representation
2.5 Extensions
2.6 Evaluation
3. Compositional Semantics
3.1 Introduction
3.2 Semantic Space
3.3 Binary Composition
3.4 N-Ary Composition
4. Sentence Representation
4.1 Introduction
4.2 One-Hot Sentence Representation
4.3 Probabilistic Language Model
4.4 Neural Language Model
4.5 Applications
5. Document Representation
5.1 Introduction
5.2 One-Hot Document Representation
5.3 Topic Model
5.4 Distributed Document Representation
5.5 Applications
6. Sememe Knowledge Representation
6.1 Introduction
6.2 Sememe Knowledge Representation
6.3 Applications
7. World Knowledge Representation
7.1 Introduction
7.2 Knowledge Graph Representation
7.3 Multisource Knowledge Graph Representation
7.4 Applications
8. Network Representation
8.1 Introduction
8.2 Network Representation
8.3 Graph Neural Networks
9. Cross-Modal Representation
9.1 Introduction
9.2 Cross-Modal Representation
9.3 Image Captioning
9.4 Visual Relationship Detection
9.5 Visual Question Answering
10. Resources
10.1 Open-Source Frameworks for Deep Learning
10.2 Open Resources for Word Representation
10.3 Open Resources for Knowledge Graph Representation
10.4 Open Resources for Network Representation
10.5 Open Resources for Relation Extraction
11. OutlookNuméro de notice : 26515 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.1007/978-981-15-5573-2 En ligne : http://doi.org/10.1007/978-981-15-5573-2 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97296
Titre : SpiNNaker: A spiking neural network architecture Type de document : Monographie Auteurs : Steve Furber, Éditeur scientifique ; Petrut Bogdan, Éditeur scientifique Editeur : Boston, Delft : Now publishers Année de publication : 2020 Importance : 352 p. Format : 16 x 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-68083-652-3 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Intelligence artificielle
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] cerveau
[Termes IGN] outil logiciel
[Termes IGN] programmation stochastique
[Termes IGN] puce
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] système de traitement de l'information
[Termes IGN] vision par ordinateurRésumé : (éditeur) 20 years in conception and 15 in construction, the SpiNNaker project has delivered the world’s largest neuromorphic computing platform incorporating over a million ARM mobile phone processors and capable of modelling spiking neural networks of the scale of a mouse brain in biological real time. This machine, hosted at the University of Manchester in the UK, is freely available under the auspices of the EU Flagship Human Brain Project. This book tells the story of the origins of the machine, its development and its deployment, and the immense software development effort that has gone into making it openly available and accessible to researchers and students the world over. It also presents exemplar applications from ‘Talk’, a SpiNNaker-controlled robotic exhibit at the Manchester Art Gallery as part of ‘The Imitation Game’, a set of works commissioned in 2016 in honour of Alan Turing, through to a way to solve hard computing problems using stochastic neural networks. The book concludes with a look to the future, and the SpiNNaker-2 machine which is yet to come. Note de contenu : 1- Origins
2- The SpiNNaker Chip
3- Building SpiNNaker Machines
4- Stacks of Software Stacks
5- Applications - Doing Stuff on the Machine
6- From Activations to Spikes
7- Learning in Neural Networks
8- Creating the FutureNuméro de notice : 25978 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : INFORMATIQUE Nature : Monographie DOI : 10.1561/9781680836523 En ligne : http://dx.doi.org/10.1561/9781680836523 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=96705 Système de traitement d’images temps réel dédié à la mesure de champs denses de déplacements et de déformations / Seyfeddine Boukhtache (2020)
Titre : Système de traitement d’images temps réel dédié à la mesure de champs denses de déplacements et de déformations Type de document : Thèse/HDR Auteurs : Seyfeddine Boukhtache, Auteur ; Michel Grédiac, Directeur de thèse ; François Berry, Directeur de thèse Editeur : Clermont-Ferrand : Université Clermont Auvergne Année de publication : 2020 Importance : 169 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie
Thèse pour obtenir le grade de docteur de l'Université Clermont Auvergne, Spécialité Électronique et Architecture de SystèmesLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] déformation de surface
[Termes IGN] effet thermique
[Termes IGN] interpolation linéaire
[Termes IGN] métrologie
[Termes IGN] pixel
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] temps réelIndex. décimale : THESE Thèses et HDR Résumé : (Auteur) Cette thèse s’inscrit dans un cadre pluridisciplinaire. Elle traite de la problématique du temps réel et de celle des performances métrologiques en traitement d’images numériques. Elle s'intéresse plus particulièrement à la photomécanique. Il s'agit d'une discipline récente visant à développer et à utiliser au mieux des systèmes de mesure de champs entiers de petits déplacements et de petites déformations en surface de solides soumis à des sollicitations thermomécaniques. La technique utilisée dans cette thèse est la corrélation des images numériques (CIN), qui se trouve être l'une des plus employées dans cette communauté. Elle représente cependant des limitations à savoir un temps de calcul prohibitif et des performances métrologiques améliorables afin d'atteindre celles des capteurs ponctuels classiques comme les jauges de déformation.Ce travail s'appuie sur deux axes d'étude pour relever ce défi. Le premier repose sur l'optimisation de l'interpolation d'images qui est le traitement le plus coûteux dans la CIN. Une accélération est proposée en utilisant une implémentation matérielle parallélisée sur FPGA, tout en tenant compte de la consommation des ressources matérielles et de la précision. La principale conclusion est qu'un seul FPGA (dans les limites technologiques actuelles) ne suffit pas à implémenter l'intégralité de l'algorithme CIN. Un second axe d'étude a donc été proposé. Il vise à développer et à utiliser des réseaux de neurones convolutifs pour tenter d'atteindre à la fois des performances métrologiques meilleures que la CIN et un traitement en temps réel. Cette deuxième étude a montré l'efficacité d'un tel outil pour la mesure des champs de déplacements et de déformations. Elle ouvre de nouvelles perspectives en termes de performances métrologiques et de rapidité des systèmes de mesure de champs. Note de contenu : Introduction générale
1. Traitement sous-pixellique et performances métrologiques
1.1 Les approches à performance sous-pixelique
1.2 Techniques d’interpolation
1.3 Métrologie par vision
1.4 Le cas particulier de mesure métrologique en photomécanique
1.5 Conclusion
2. Implémentation matérielle : précision et ressources matérielles
2.1 Plateformes matérielles
2.2 Réduire la complexité de calcul : techniques d’approximation
2.3 Précision arithmétique
2.4 Processus d’optimisation de la représentation en virgule fixe
2.5 Conclusion
3. FPGA-based architecture for bi-cubic interpolation : the best trade-off between precision and hardware resource consumption
3.1 Introduction
3.2 Bi-cubic interpolation
3.3 Previous studies
3.4 Proposed architecture
3.5 Resource utilization and precision analysis
3.6 Results
3.7 Conclusion
4. Alternatives to bi-cubic interpolation considering FPGA hardware resource consumption
4.1 Introduction
4.2 Bi-cubic interpolation
4.3 Previous works
4.4 Approximation of the cubic kernel with n-piecewise linear functions
4.5 Combining cubic and linear interpolations
4.6 Results
4.7 Conclusion
5. When Deep Learning Meets Digital Image Correlation
5.1 Introduction
5.2 A short primer on deep learning
5.3 A brief review of CNN-based methods for optical flow estimation
5.4 Dataset
5.5 Fine-tuning networks of the literature
5.6 Tailoring FlowNetS to estimate displacement fields
5.7 Spatial resolution and metrological performance indicator
5.8 Assessing the generalization capability
5.9 Computing time
5.10 Conclusion
6. Conclusion générale et perspectives
6.1 Conclusion
6.2 PerspectivesNuméro de notice : 26530 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Thèse française Note de thèse : Thèse de Doctorat : Électronique et Architecture de Systèmes : Clermont Auvergne : 2020 Organisme de stage : Sigma Clermont nature-HAL : Thèse Date de publication en ligne : 27/03/2021 En ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03180484/document Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97561 Using a U-net convolutional neural network to map woody vegetation extent from high resolution satellite imagery across Queensland, Australia / Neil Flood in International journal of applied Earth observation and geoinformation, vol 82 (October 2019)
[article]
Titre : Using a U-net convolutional neural network to map woody vegetation extent from high resolution satellite imagery across Queensland, Australia Type de document : Article/Communication Auteurs : Neil Flood, Auteur ; Fiona Watson, Auteur ; Lisa Collett, Auteur Année de publication : 2019 Article en page(s) : 15 p. Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] arbre (flore)
[Termes IGN] arbuste
[Termes IGN] bois sur pied
[Termes IGN] carte de la végétation
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] image à haute résolution
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] méthode de Monte-Carlo
[Termes IGN] mosaïque d'images
[Termes IGN] Queensland (Australie)
[Termes IGN] réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] texture d'imageRésumé : (auteur) Convolutional neural networks offer a new approach to classifying high resolution imagery. We use the U-net neural network architecture to map the presence or absence of trees and large shrubs across the Australian state of Queensland. From a state-wide mosaic of 1 m resolution 3-band Earth-i imagery, a selection of 827 squares (1 km2) are manually labeled for the presence of trees or large shrubs, and these are used to train the neural network. The training is intended to capture the textures which are primary visual cues of such vegetation. The trained neural network has an accuracy on independent data of around 90%. The resulting map over the whole of Queensland (1.73 million km2) is intended to be manually checked, and edited where necessary, to provide a high quality map of woody vegetation extent to serve a range of government policy objectives. Numéro de notice : A2019-474 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : FORET/IMAGERIE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1016/j.jag.2019.101897 Date de publication en ligne : 28/06/2019 En ligne : https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.101897 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=93635
in International journal of applied Earth observation and geoinformation > vol 82 (October 2019) . - 15 p.[article]Addressing overfitting on point cloud classification using Atrous XCRF / Hasan Asy’ari Arief in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 155 (September 2019)PermalinkLearning and adapting robust features for satellite image segmentation on heterogeneous data sets / Sina Ghassemi in IEEE Transactions on geoscience and remote sensing, vol 57 n° 9 (September 2019)PermalinkLocal climate zone-based urban land cover classification from multi-seasonal Sentinel-2 images with a recurrent residual network / Chunping Qiu in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 154 (August 2019)PermalinkCNN-based dense image matching for aerial remote sensing images / Shunping Ji in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 6 (June 2019)PermalinkAutomatic building extraction from high-resolution aerial images and LiDAR data using gated residual refinement network / Jianfeng Huang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 151 (May 2019)PermalinkBIM-PoseNet: Indoor camera localisation using a 3D indoor model and deep learning from synthetic images / Debaditya Acharya in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)PermalinkJournées de la recherche 2019 / Anonyme in Géomatique expert, n° 127 (avril - mai 2019)PermalinkLearning high-level features by fusing multi-view representation of MLS point clouds for 3D object recognition in road environments / Zhipeng Luo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 150 (April 2019)PermalinkVehicle detection in aerial images / Michael Ying Yang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 4 (avril 2019)PermalinkDuPLO: A DUal view Point deep Learning architecture for time series classificatiOn / Roberto Interdonato in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 149 (March 2019)PermalinkLearning to segment moving objects / Pavel Tokmakov in International journal of computer vision, vol 127 n° 3 (March 2019)PermalinkCorrecting rural building annotations in OpenStreetMap using convolutional neural networks / John E. Vargas-Muñoz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)PermalinkEvaluating SAR-optical sensor fusion for aboveground biomass estimation in a Brazilian tropical forest / Aline Bernarda Debastiani in Annals of forest research, vol 62 n° 1 (January - June 2019)PermalinkPermalinkPermalinkPermalinkMachine learning techniques applied to geoscience information system and remote sensing / Saro Lee (2019)PermalinkMéthodes d'apprentissage statistique pour la détection de la signalisation routière à partir de véhicules traceurs / Yann Méneroux (2019)PermalinkA multi-faceted CNN architecture for automatic classification of mobile LiDAR data and an algorithm to reproduce point cloud samples for enhanced training / Bhavesh Kumar in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 147 (January 2019)PermalinkSuper-resolution of Sentinel-2 images : Learning a globally applicable deep neural network / Charis Lanaras in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 146 (December 2018)Permalink