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3 novembre 2017

[ONERA] "ImageNet de la télédétection" : réseaux de neurones semi-supervisés pour la cartographie automatisée à grande échelle


Catégorie : Stagiaire


L'objectif de ce stage est de concevoir de nouveaux réseaux de segmentation sémantique d'images d'observation de la Terre. Par apprentissage semi-supervisé, il sera possible d'exploiter des données non annotées pour enrichir l'espace de représentation des images géolocalisées.

 

La multiplication des campagnes d'imagerie satellite lors des deux dernières décennies a permis d'importantes avancées dans les domaines de l'écologie, de l'urbanisme ou encore de la gestion des catastrophes naturelles. Ces données sont aussi plus facilement accessibles et même disponibles en open source, notamment dans le cadre du programme Copernicus de l'Agence Spatial Européenne (satellites Sentinelles).

L'objectif de ce stage est d'exploiter des données non annotées afin d'améliorer les performances de réseaux de neurones pour la segmentation sémantique, y compris pour les zones ne disposant que de peu d'exemples d'apprentissage. À cette fin, nous nous proposons de définir des stratégies d'apprentissage semi ou non-supervisées. L'apprentissage semi-supervisé consiste à utiliser d'une part les données non annotées pour construire un espace de représentation des images satellites et d'autre part les données annotées pour apprendre un classifieur basé sur cette représentation.

Contact

Nicolas Audebert, Alexandre Boulch, Bertrand Le Saux

Lieu : ONERA Palaiseau
Tél. : +33180386544

http://w3.onera.fr/stages/sites/w3.onera.fr.stages/files/dtis-2018-038.pdf

 

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