Fully convolutional networks for the classification of historical panchromatic aerial photographs.

Référence GEOBIA(2018: June 18-22, 2018: Montpellier), Proceedings of the GEOBIA 2018 conference
Publication Publié, 2018-06-18

Publication dans des actes

Titre:	Fully convolutional networks for the classification of historical panchromatic aerial photographs.
Auteur:	Mboga, Nicholus O.; Georganos, Stefanos; Grippa, Taïs; Lennert, Moritz; Vanhuysse, Sabine; Wolff, Eléonore
Informations sur la publication:	GEOBIA(2018: June 18-22, 2018: Montpellier), Proceedings of the GEOBIA 2018 conference
Statut de publication:	Publié, 2018-06-18
Sujet CREF:	Télédétection
	Géographie humaine et aménagement du territoire
	Géographie urbaine
	Systèmes d'information géographique
Mots-clés:	fully convolutional networks
	deep learning
	very high resolution aerial imagery
	GEOBIA
Langue:	Anglais

Référencement	Visibilité	Pérennité	Facilité
Les publications encodées constituent la bibliographie académique de l'Université.	Les documents déposés sont indexés par les moteurs de recherche (Google Scholar,…).	Les documents déposés en open-access sont archivés au sein du réseau de préservation SAFE-PLN (www.safepln.org).	Les listes de publications sont compatibles avec le CV-ULB, le FNRS et accessibles sur le web.