Descripteur
Documents disponibles dans cette catégorie (3)
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 : Deep learning based vehicle detection in aerial imagery Type de document : Monographie Auteurs : Lars Wilko Sommer, Éditeur scientifique Editeur : Karlsruhe [Allemagne] : KIT Scientific Publishing Année de publication : 2022 Importance : 276 p. Format : 15 x 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-7315-1113-7 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] ancre
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] classification par réseau neuronal convolutif
[Termes IGN] détection d'objet
[Termes IGN] extraction de traits caractéristiques
[Termes IGN] filtre
[Termes IGN] image aérienne
[Termes IGN] véhiculeRésumé : (éditeur) This book proposes a novel deep learning based detection method, focusing on vehicle detection in aerial imagery recorded in top view. The base detection framework is extended by two novel components to improve the detection accuracy by enhancing the contextual and semantical content of the employed feature representation. To reduce the inference time, a lightweight CNN architecture is proposed as base architecture and a novel module that restricts the search area is introduced. Note de contenu : 1- Introduction
2- Related work
3- Concept
4- Experimental setup
5- Base framework
6- Integration of contextual knowledge
7- Runtime optimization
8- Evaluation
9- Conclusions and outlookNuméro de notice : 28685 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Recueil / ouvrage collectif DOI : 10.5445/KSP/1000135415 En ligne : https://doi.org/10.5445/KSP/1000135415 Format de la ressource électronique : URL Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100015
Titre : Deep learning for anchor detection in multi-scale maps Type de document : Article/Communication Auteurs : Quentin Potié , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur ; Chaimaa Beladraoui, Auteur ; Amina El-Moutaouakkil, Auteur ; William A Mackaness, Auteur Editeur : International Cartographic Association ICA - Association cartographique internationale ACI Année de publication : 2022 Collection : Abstracts of the ICA num. 5 Projets : LostInZoom / Touya, Guillaume Conférence : EuroCarto 2022, European Cartographic Conference 19/09/2022 21/09/2022 Vienne Autriche OA Proceedings Note générale : bibliographie
This project has received funding from the European Research Council (ERC) under the European Union‟s Horizon 2020 research and innovation programme (grant agreement No. 101003012)Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] ancre
[Termes IGN] apprentissage profond
[Termes IGN] point de repère
[Termes IGN] reconnaissance de formes
[Termes IGN] visualisation multiéchelle
[Vedettes matières IGN] GénéralisationNuméro de notice : C2022-037 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.5194/ica-abs-5-82-2022 Date de publication en ligne : 14/09/2022 En ligne : http://dx.doi.org/10.5194/ica-abs-5-82-2022 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101622 Explorer la théorie des ancres et les espaces cognitifs dans la cartographie multi-échelle / Maieul Gruget (2022)
Titre : Explorer la théorie des ancres et les espaces cognitifs dans la cartographie multi-échelle Type de document : Article/Communication Auteurs : Maieul Gruget , Auteur ; Guillaume Touya , Auteur Editeur : Saint-Mandé : Institut national de l'information géographique et forestière - IGN (2012-) Année de publication : 2022 Projets : LostInZoom / Touya, Guillaume Conférence : Journée Recherche de l'IGN 2022, 31e journée de la recherche 31/03/2022 21/09/2022 Marne-la-vallée, Champs-sur-Marne France OA Proceedings Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Termes IGN] ancre
[Termes IGN] représentation mentale spatiale
[Termes IGN] zoom
[Vedettes matières IGN] GénéralisationNuméro de notice : C2022-004 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG (2020- ) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Poster nature-HAL : Poster-avec-CL DOI : sans En ligne : https://hal.science/hal-03618382/document Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=100314 Documents numériques
peut être téléchargé
Explorer la théorie des ancres ... - posterAdobe Acrobat PDF