Les évolutions de YOLO de la V.O. à la V4

05/10/2021

Le modèle YOLO, sorti en 2015, constitua une percée considérable dans le domaine de la Computer Vision. Il fut l’un des premiers modèles de détection à offrir des résultats de bonne qualité en temps réel là où auparavant il était difficile de concilier vitesse d’exécution et justesse. Il est depuis devenu une référence en la matière. YOLO est un modèle de détection single-stage, autrement dit les processus de localisation et d’identification d’objets dans une image sont réunis en une seule étape.


Télédétection spatiale et aérienne : cas d’usages

12/02/2021

Ce nouvel article dresse l’état de l’art de l’extraction d’informations des images pour servir un objectif fixé. Un intérêt particulier y est porté sur la cartographie de l’occupation des sols.


Télédétection spatiale et aérienne : les pré-traitements

11/02/2021

Désennuagement, pan-sharpening, imagerie hyperspectrale… Découvrez les nouveaux pré-traitements en télédétection spatiale et aérienne.


Télédétection spatiale et aérienne : un peu de théorie

10/02/2021

Un article pour comprendre la télédétection spatiale et aérienne, qui regroupe l’ensemble des techniques liées à la reconnaissance d’objets sur la surface terrestre par le biais de capteurs embarqués sur des satellites.


Classification d’images et détection d’objets par CNN

26/02/2020

De la classification d’images au transfert de style, en passant par la détection d’objets, les applications au sein des entreprises se multiplient. Dans cet article, nous présentons plus spécifiquement les réseaux de neurones convolutionnels, utilisés pour les tâches de classification d’images et de détection d’objets.


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