Apprentissage de modalités auxiliaires pour la localisation basée vision

Résumé : Dans cet article nous présentons une nouvelle méthode d'apprentissage à partir de modalités auxiliaires pour améliorer un système de localisation basée vision. Afin de bénéficier des informations de modalités auxiliaires disponibles pendant l'apprentissage, nous entraînons un réseau convolutif à recréer l'apparence de ces modalités annexes. Nous validons notre approche en l'appliquant à un problème de description d'images pour la localisation. Les résultats obtenus montrent que notre système est capable d'améliorer un descripteur d'images en apprenant correctement l'apparence d'une modalité annexe. Comparé à l'état de l'art, le réseau présenté permet d'obtenir des résultats de localisation comparables, tout en étant plus compacte et plus simple à entraîner.
Type de document :
Communication dans un congrès
Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception (RFIAP), Jun 2018, Marne-la-Vallée, France. 〈https://rfiap2018.ign.fr〉
Liste complète des métadonnées

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01928002
Contributeur : Nathan Piasco <>
Soumis le : mardi 20 novembre 2018 - 11:40:16
Dernière modification le : mercredi 5 décembre 2018 - 13:28:04

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  • HAL Id : hal-01928002, version 1

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Nathan Piasco, Désiré Sidibé, Valérie Gouet-Brunet, Cédric Demonceaux. Apprentissage de modalités auxiliaires pour la localisation basée vision. Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception (RFIAP), Jun 2018, Marne-la-Vallée, France. 〈https://rfiap2018.ign.fr〉. 〈hal-01928002〉

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