A multi-task deep learning framework coupling semantic segmentation and image reconstruction for very high resolution imagery - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

A multi-task deep learning framework coupling semantic segmentation and image reconstruction for very high resolution imagery

Domaines

Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Fichier principal
Vignette du fichier
20190527122343_978326_4652.pdf (6.16 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Maria Papadomanolaki  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://inria.hal.science/hal-02266085

Soumis le : mardi 13 août 2019-12:24:05

Dernière modification le : jeudi 21 novembre 2024-14:12:02

Archivage à long terme le : jeudi 9 janvier 2020-22:18:31

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-02266085 , version 1 (13-08-2019)

Identifiants

Citer

Maria Papadomanolaki, Konstantinos Karantzalos, Maria Vakalopoulou. A multi-task deep learning framework coupling semantic segmentation and image reconstruction for very high resolution imagery. IGARSS 2019 - IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Jul 2019, Yokohama, Japan. ⟨10.1109/igarss.2019.8898133⟩. ⟨hal-02266085⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

ENPC INRIA PARISTECH CVN CENTRALESUPELEC INRIA2 UNIV-PARIS-SACLAY GS-ENGINEERING GS-COMPUTER-SCIENCE
92 Consultations
318 Téléchargements

Altmetric

Partager

More