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Segmentation sémantique par apprentissage profond - Meenu Vijarania - Bog

Bag om Segmentation sémantique par apprentissage profond

Cette recherche aborde les défis environnementaux à multiples facettes liés à l'urbanisation en introduisant un modèle UNET transférable conçu pour la détection précise de la verdure dans l'imagerie satellitaire à haute résolution. L'ensemble de données, composé de 72 images capturées au-dessus de Dubaï par les satellites MBRSC et annotées par la Fondation Roia, sert de base à notre étude. Bien qu'ancré à Dubaï, l'adaptabilité du modèle s'étend au-delà des limites régionales, offrant une solution polyvalente à un spectre de défis environnementaux urbains globaux. Outre la détection précise de la verdure, le modèle UNET offre une approche holistique de la classification de l'occupation des sols urbains.

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  • Sprog:
  • Fransk
  • ISBN:
  • 9786207263059
  • Indbinding:
  • Paperback
  • Udgivet:
  • 19. marts 2024
  • Størrelse:
  • 152x229x3 mm.
  • Vægt:
  • 95 g.
  • 8-11 hverdage.
  • 16. januar 2025
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Beskrivelse af Segmentation sémantique par apprentissage profond

Cette recherche aborde les défis environnementaux à multiples facettes liés à l'urbanisation en introduisant un modèle UNET transférable conçu pour la détection précise de la verdure dans l'imagerie satellitaire à haute résolution. L'ensemble de données, composé de 72 images capturées au-dessus de Dubaï par les satellites MBRSC et annotées par la Fondation Roia, sert de base à notre étude. Bien qu'ancré à Dubaï, l'adaptabilité du modèle s'étend au-delà des limites régionales, offrant une solution polyvalente à un spectre de défis environnementaux urbains globaux. Outre la détection précise de la verdure, le modèle UNET offre une approche holistique de la classification de l'occupation des sols urbains.

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