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Nombre de programmes trouvés : 1757
Séminaires

le (28m31s)

L’apprentissage machine pour vectoriser des cartes anciennes

Yoann Dupas, étudiant 5e année, département informatique de l’École d’Ingénieurs Polytechnique de l’Université de Tours.Présentation du Projet Recherche & Développement réalisé dans le cadre de la dernière année du cursus d'élève ingénieur en informatique de l'Ecole Polytechnique de l'Université de Tours. Ce projet a pour objectif d’explorer les solutions possibles pour permettre l’automatisation de la vectorisation de documents cartographiques numérisés, notamment la couverture au 1/100 000 de la carte topographique de l'IGN de 1960.
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Séminaires

le (38m58s)

Réseaux de neurones profonds pour la segmentation et le recalage d’images satellitaires

Guillaume Charpiat, Chercheur, INRIA SaclayDans cet exposé nous résumons nos travaux sur l'imagerie aérienne et satellitaire, portant notamment sur la segmentation d'images (bâtiments, routes, etc.), et sur le recalage d'images lorsque les "vérités terrain" fournies sont insuffisamment géoréférencées. Pour cela, nous utilisons des techniques d'apprentissage profond, en adaptant l'architecture des réseaux de neurones à notre tâche. Ces travaux sont le fruit d'une collaboration avec l'équipe de Yuliya Tarabalka à l'INRIA Sophia-Antipolis (Emmanuel Maggiori, Armand Zampieri, Nicolas Girard).
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Séminaires

le (45m20s)

Vectorisation de plans anciens et apprentissage profond (deep learning)

Joseph Chazalon, Maître de conférence, EPITACette présentation dresse un bilan provisoire des travaux menés dans le cadre du projet ANR SODUCO. Ce projet vise à analyser l’évolution morphologique de la ville de Paris entre 1789 et 1950 au travers du suivi des déplacements des activités socio-économiques. Un volet important concerne la rétro-conversion d’atlas municipaux au 1/5000e de la ville de Paris permettant de reconstituer la structure de la ville et en particulier son réseau de voirie, avec le nom des voies. Nous présentons ici nos premiers résultats permettant d’accélérer de façon significative le travail de vectorisation des plans en couplant ...
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