Processus ponctuels et réseaux de neurones convolutifs pour la détection de véhicules dans des images de télédétection
Abstract
This paper presents a method to combine point processes and convolutional neural networks for detecting small objects in remotely sensed images. In such a context, when objects are small and their density is high, we use priors within a point process simulation. The data term of this point process has been learned with a neural network, thus avoiding the handcrafting of a specific detection term.
Cet article présente une méthode combinant processus ponctuels et réseaux de neurones convolutifs pour la détection de petits objets dans des images de télédétection. Dans un tel contexte, quand les objets sont petits et leur densité est élevée, nous utilisons des a priori au sein d’une simulation de processus ponctuels dont l’attache aux données est obtenue par apprentissage d’un réseau de neurones, permettant ainsi de se soustraire à la conception manuelle d’un terme de détection spécifique.
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