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Reconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne / Valentin Desbiolles (2020)
Titre : Reconnaissance automatique d’objets pour le jumeau numérique ferroviaire à partir d’imagerie aérienne Type de document : Mémoire Auteurs : Valentin Desbiolles, Auteur Editeur : Strasbourg : Institut National des Sciences Appliquées INSA Strasbourg Année de publication : 2020 Importance : 71 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie
Mémoire de fin d'études INSA Strasbourg, Topographie - M2 IRIVLangues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] analyse d'image orientée objet
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] corrélation croisée normalisée
[Termes IGN] détection automatique
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de coins Harris
[Termes IGN] détection de contours
[Termes IGN] filtre adaptatif
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] orthophotographie
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] voie ferréeIndex. décimale : INSAS Mémoires d'ingénieur de l'INSA Strasbourg - Topographie, ex ENSAIS Résumé : (auteur) Ce projet propose une étude sur l’insertion automatique d’objets utiles au fonctionnement d’une voie ferrée dans un plan DAO. Ces objets sont visibles sur des orthophotos acquises par moyens aéroportés (drone ou hélicoptère). La solution se scinde en 2 grands axes : La détection et la localisation des objets d’intérêt sur une orthophoto ; Leurs insertions dans un plan DAO. Ce PFE parcourt ainsi les différentes techniques pour automatiser une phase de reconnaissance de certains éléments cibles sur une image pour finir sur le développement d'une méthode permettant de les reporter dans un plan DAO. Note de contenu : Introduction
1- Etat de l'art
2- Etude de faisabilité
3- Analyse théorique d'un réseau type MASK R-CNN
4- Entraînement du réseau
5- Déploiement du réseau entraîné
6- Evaluation des résultats et perspectives d'amélioration
ConclusionNuméro de notice : 28580 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Mémoire ingénieur INSAS Organisme de stage : ALTAMETRIS DOI : sans En ligne : http://eprints2.insa-strasbourg.fr/4130/1/Rapport_PFE_Desbiolles_G5.pdf Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97863 Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention / Vivien Sainte Fare Garnot (2020)
Titre : Satellite image time series classification with pixel-set encoders and temporal self-attention Type de document : Article/Communication Auteurs : Vivien Sainte Fare Garnot , Auteur ; Loïc Landrieu , Auteur ; Sébastien Giordano , Auteur ; Nesrine Chehata , Auteur Editeur : Computer vision foundation CVF Année de publication : 2020 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : CVPR 2020, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 14/06/2020 19/06/2020 en ligne Chine Open Access Proceedings Importance : pp 12325 - 12334 Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification automatique
[Termes IGN] classification orientée objet
[Termes IGN] classification par forêts d'arbres décisionnels
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] géocodage
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] image satellite
[Termes IGN] parcelle agricole
[Termes IGN] politique agricole commune
[Termes IGN] série temporelle
[Termes IGN] utilisation du solRésumé : (auteur) Satellite image time series, bolstered by their growing availability, are at the forefront of an extensive effort towards automated Earth monitoring by international institutions. In particular, large-scale control of agricultural parcels is an issue of major political and economic importance. In this regard, hybrid convolutional-recurrent neural architectures have shown promising results for the automated classification of satellite image time series.We propose an alternative approach in which the convolutional layers are advantageously replaced with encoders operating on unordered sets of pixels to exploit the typically coarse resolution of publicly available satellite images. We also propose to extract temporal features using a bespoke neural architecture based on self-attention instead of recurrent networks. We demonstrate experimentally that our method not only outperforms previous state-of-the-art approaches in terms of precision, but also significantly decreases processing time and memory requirements. Lastly, we release a large openaccess annotated dataset as a benchmark for future work on satellite image time series. Numéro de notice : C2020-016 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv/vers CVF Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1109/CVPR42600.2020.01234 Date de publication en ligne : 05/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01234 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=94225 Documents numériques
en open access
Satellite image time series classification - pdf préprintAdobe Acrobat PDF Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network / Thomas Tilak (2020)
Titre : Very high resolution land cover mapping of urban areas at global scale with convolutional neural network Type de document : Article/Communication Auteurs : Thomas Tilak , Auteur ; Arnaud Braun , Auteur ; David Chandler , Auteur ; Nicolas David , Auteur ; Sylvain Galopin , Auteur ; Amélie Lombard, Auteur ; Camille Parisel , Auteur ; Camille Parisel , Auteur ; Matthieu Porte , Auteur ; Marjorie Robert, Auteur Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Autre Editeur : Ithaca [New York - Etats-Unis] : ArXiv - Université Cornell Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B3 Projets : 1-Pas de projet / Conférence : ISPRS 2020, Commission 3, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France Archives Commission 3 Importance : 8 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] BD Alti
[Termes IGN] carte d'occupation du sol
[Termes IGN] chaîne de production
[Termes IGN] chaîne de traitement
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] corrélation croisée maximale
[Termes IGN] données d'entrainement (apprentissage automatique)
[Termes IGN] Gironde (33)
[Termes IGN] image à très haute résolution
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] image multibande
[Termes IGN] modèle numérique de surface
[Termes IGN] segmentation sémantique
[Termes IGN] vectorisation
[Termes IGN] zone d'intérêt
[Termes IGN] zone urbaineRésumé : (auteur) This paper describes a methodology to produce a 7-classes land cover map of urban areas from very high resolution images and limited noisy labeled data. The objective is to make a segmentation map of a large area (a french department) with the following classes: asphalt, bare soil, building, grassland, mineral material (permeable artificialized areas), forest and water from 20cm aerial images and Digital Height Model. We created a training dataset on a few areas of interest aggregating databases, semi-automatic classification, and manual annotation to get a complete ground truth in each class. A comparative study of different encoder-decoder architectures (U-Net, U-Net with Resnet encoders, Deeplab v3+) is presented with different loss functions. The final product is a highly valuable land cover map computed from model predictions stitched together, binarized, and refined before vectorization. Numéro de notice : C2020-038 Affiliation des auteurs : IGN+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-201-2020 Date de publication en ligne : 21/08/2020 En ligne : https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2020-201-2020 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95079
Titre : XXIV ISPRS Congress, Commission 1 Type de document : Actes de congrès Auteurs : Nicolas Paparoditis , Éditeur scientifique ; Clément Mallet , Éditeur scientifique ; Florent Lafarge, Éditeur scientifique ; Stefan Hinz, Éditeur scientifique ; R. Feitosa, Éditeur scientifique ; Martin Weinmann, Éditeur scientifique ; Boris Jutzi, Éditeur scientifique Editeur : International Society for Photogrammetry and Remote Sensing ISPRS Année de publication : 2020 Collection : International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, ISSN 1682-1750 num. 43-B1-2020 Conférence : ISPRS 2020, Commission 1, virtual Congress, Imaging today foreseeing tomorrow 31/08/2020 02/09/2020 Nice (en ligne) France ISPRS OA Archives Commission 1 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications de télédétection
[Termes IGN] apprentissage automatique
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] étalonnage de capteur (imagerie)
[Termes IGN] lasergrammétrie
[Termes IGN] traitement d'imageNuméro de notice : 17625 Affiliation des auteurs : ENSG+Ext (2020- ) Thématique : IMAGERIE Nature : Actes nature-HAL : DirectOuvrColl/Actes DOI : sans Date de publication en ligne : 06/08/2020 En ligne : https://www.int-arch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XLIII-B1-2020/in [...] Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97136 Ship identification and characterization in Sentinel-1 SAR images with multi-task deep learning / Clément Dechesne in Remote sensing, Vol 11 n° 24 (December-2 2019)
[article]
Titre : Ship identification and characterization in Sentinel-1 SAR images with multi-task deep learning Type de document : Article/Communication Auteurs : Clément Dechesne , Auteur ; Sébastien Lefèvre, Auteur ; Rodolphe Vadaine, Auteur ; Guillaume Hajduch, Auteur ; Ronan Fablet, Auteur Année de publication : 2019 Projets : SESAME / Fablet, Ronan Article en page(s) : n° 2997 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image radar et applications
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] détection de cible
[Termes IGN] image Sentinel-SAR
[Termes IGN] navire
[Termes IGN] objet mobileRésumé : (auteur) The monitoring and surveillance of maritime activities are critical issues in both military and civilian fields, including among others fisheries’ monitoring, maritime traffic surveillance, coastal and at-sea safety operations, and tactical situations. In operational contexts, ship detection and identification is traditionally performed by a human observer who identifies all kinds of ships from a visual analysis of remotely sensed images. Such a task is very time consuming and cannot be conducted at a very large scale, while Sentinel-1 SAR data now provide a regular and worldwide coverage. Meanwhile, with the emergence of GPUs, deep learning methods are now established as state-of-the-art solutions for computer vision, replacing human intervention in many contexts. They have been shown to be adapted for ship detection, most often with very high resolution SAR or optical imagery. In this paper, we go one step further and investigate a deep neural network for the joint classification and characterization of ships from SAR Sentinel-1 data. We benefit from the synergies between AIS (Automatic Identification System) and Sentinel-1 data to build significant training datasets. We design a multi-task neural network architecture composed of one joint convolutional network connected to three task specific networks, namely for ship detection, classification, and length estimation. The experimental assessment shows that our network provides promising results, with accurate classification and length performance (classification overall accuracy: 97.25%, mean length error: 4.65 m ± 8.55 m). Numéro de notice : A2019-632 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/INFORMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/rs11242997 Date de publication en ligne : 13/12/2019 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs11242997 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95325
in Remote sensing > Vol 11 n° 24 (December-2 2019) . - n° 2997[article]An implicit radar convolutional burn index for burnt area mapping with Sentinel-1 C-band SAR data / Puzhao Zhang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkCombining Sentinel-1 and Sentinel-2 Satellite image time series for land cover mapping via a multi-source deep learning architecture / Dino Lenco in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkDeep learning for conifer/deciduous classification of airborne LiDAR 3D point clouds representing individual trees / Hamid Hamraz in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkMatching of TerraSAR-X derived ground control points to optical image patches using deep learning / Tatjana Bürgmann in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, Vol 158 (December 2019)PermalinkComparison between convolutional neural networks and random forest for local climate zone classification in mega urban areas using Landsat images / Cheolhee Yoo in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkContext pyramidal network for stereo matching regularized by disparity gradients / Junhua Kang in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkDeep learning for multi-modal classification of cloud, shadow and land cover scenes in PlanetScope and Sentinel-2 imagery / Yuri Shendryk in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 157 (November 2019)PermalinkAccurate detection of built-up areas from high-resolution remote sensing imagery using a fully convolutional network / Yihua Tan in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkA CNN-based subpixel level DSM generation approach via single image super-resolution / Yongjun Zhang in Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, PERS, vol 85 n° 10 (October 2019)PermalinkMapping dead forest cover using a deep convolutional neural network and digital aerial photography / Jean-Daniel Sylvain in ISPRS Journal of photogrammetry and remote sensing, vol 156 (October 2019)Permalink