077469100
2004-04-15
2023-04-19T15:21:37
Classification non exclusive et personnalisation par apprentissage : application à la navigation dans les bases d'images / par Bertrand Le Saux ; sous la dir. de Nozha Boujemaa.Thèse de doctorat : université de Versailles Saint Quentin-en-Yvelines : 2003
Apprentissage statistique de classes sémantiques pour l'interprétation d'images aériennes / Hicham Randrianarivo, 2016. Thèse de doctorat : Informatique : Paris, CNAM : 2016 : Chercheur, ONERA, le centre français de recherche aérospatiale
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Le Saux, Bertrand (1976-....)
Le Saux, Bertrand Honoré Henri
Le Saux
Bertrand
Bertrand Le Saux
1976
Auteur d'une thèse soutenue à l'université de Versailles Saint Quentin-en-Yvelines (en 2003)
Convolutional neural networks for change analysis in earth observation images with noisy labels and domain shifts / Rodrigo Caye Daudt ; sous la direction de Yann Gousseau / , 2020
Apprentissage statistique de classes sémantiques pour l'interprétation d'images aériennes / Hicham Randrianarivo ; sous la direction de Michel Crucianu / , 2016
From representation learning to thematic classification - Application to hierarchical analysis of hyperspectral images / Adrien Lagrange ; sous la direction de Nicolas Dobigeon et de Mathieu Fauvel / , 2019
Deep Depth from Defocus : Neural Networks for Monocular Depth Estimation / Marcela Pinheiro de Carvalho ; sous la direction de Frédéric Champagnat et de Andrés Almansa / , 2019
Détection de changement par fusion d'images de télédétection de résolutions et modalités différentes / Vinicius Ferraris ; sous la direction de Marie Chabert et de Nicolas Dobigeon / , 2018
Reconnaissance visuelle robuste par réseaux de neurones dans des scénarios d'exploration robotique. Détecte-moi si tu peux ! / Joris Guerry ; sous la direction de David Filliat / , 2017
Augmentation de la résolution latérale d'imageurs laser 3D par compressive sensing / Erwan Viala le 2023 [ Toulouse, ISAE ]
Real-World 3D Data Analysis : Toward Efficiency and Interpretability / Romain Loiseau le 2023 [ Marne-la-vallée, ENPC ]
On the use of deep learning for ocean SAR image semantic segmentation / Aurélien Colin le 2022 [ Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire ]
Deep learning for SAR imagery : from denoising to scene understanding / Emanuele Dalsasso le 2022 [ Institut polytechnique de Paris ]
Amélioration des systèmes de suivi des cultures à à l’aide de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage profond / Yawogan Gbodjo le 2021 [ Montpellier ]
Convolutional neural networks for change analysis in earth observation images with noisy labels and domain shifts / Rodrigo Caye Daudt le 2020 [ Institut polytechnique de Paris ]
Des images satellites aux cartes vectorielles / Onur Tasar le 2020 [ Université Côte d'Azur ]
Deep Depth from Defocus : Neural Networks for Monocular Depth Estimation / Marcela Pinheiro de Carvalho le 2019 [ Université Paris-Saclay (ComUE) ]
From representation learning to thematic classification - Application to hierarchical analysis of hyperspectral images / Adrien Lagrange le 2019 [ Toulouse, INPT ]
Détection de changement par fusion d'images de télédétection de résolutions et modalités différentes / Vinicius Ferraris le 2018 [ Toulouse, INPT ]
Reconnaissance visuelle robuste par réseaux de neurones dans des scénarios d'exploration robotique. Détecte-moi si tu peux ! / Joris Guerry le 2017 [ Université Paris-Saclay (ComUE) ]
Apprentissage statistique de classes sémantiques pour l'interprétation d'images aériennes / Hicham Randrianarivo le 2016 [ Paris, CNAM ]
Classification non exclusive et personnalisation par apprentissage : application à la navigation dans les bases d'images / par Bertrand Le Saux ; sous la dir. de Nozha Boujemaa / [S. l.] : [s. n.] , 2003
Classification non exclusive et personnalisation par apprentissage : application à la navigation dans les bases d'images / par Bertrand Le Saux ; sous la direction de Nozha Boujemaa / Grenoble : Atelier national de reproduction des thèses , 2003
Classification non exclusive et personnalisation par apprentissage : application à la navigation dans les bases d'images / Bertrand Le Saux le 2003 [ Versailles-St Quentin en Yvelines ]
Réseaux de neurones profonds pour la classification d'objets en imagerie infrarouge : apports de l'apprentissage à partir de données synthétiques et de la détection d'anomalies / Antoine d'Acremont ; sous la direction de Alexandre Baussard et de Ronan Fablet / Brest : École nationale supérieure de techniques avancées Bretagne , 2020
Amélioration des systèmes de suivi des cultures à à l'aide de la télédétection multi-source et des techniques d'apprentissage profond / Yawogan Gbodjo ; sous la direction de Dino Ienco / , 2021
Apprentissage profond pour la détection de changements dans des nuages de points 3D / Iris de Gélis ; sous la direction de Sébastien Lefèvre et de Thomas Corpetti / , 2023
Deep learning for SAR imagery : from denoising to scene understanding / Emanuele Dalsasso ; sous la direction de Florence Tupin et de Loïc Denis / , 2022
On the use of deep learning for ocean SAR image semantic segmentation / Aurélien Colin ; sous la direction de Samir Saoudi / , 2022
Augmentation de la résolution latérale d'imageurs laser 3D par compressive sensing / Erwan Viala ; sous la direction de Laurent Risser et de Nicolas Rivière / , 2023
Real-World 3D Data Analysis : Toward Efficiency and Interpretability / Romain Loiseau ; sous la direction de Mathieu Aubry et de Loïc Landrieu / , 2023
Réseaux de neurones profonds pour la classification d'objets en imagerie infrarouge : apports de l'apprentissage à partir de données synthétiques et de la détection d'anomalies / Antoine d'Acremont ; sous la direction de Alexandre Baussard et de Ronan Fablet / , 2020
Des images satellites aux cartes vectorielles / Onur Tasar ; sous la direction de Pierre Alliez / , 2020
Augmentation de la résolution latérale d'imageurs laser 3D par compressive sensing / Erwan Viala le 2023 [ Toulouse, ISAE ]
Real-World 3D Data Analysis : Toward Efficiency and Interpretability / Romain Loiseau le 2023 [ Marne-la-vallée, ENPC ]
Apprentissage profond pour la détection de changements dans des nuages de points 3D / Iris de Gélis le 2023 [ Lorient ]
On the use of deep learning for ocean SAR image semantic segmentation / Aurélien Colin le 2022 [ Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire ]
Deep learning for SAR imagery : from denoising to scene understanding / Emanuele Dalsasso le 2022 [ Institut polytechnique de Paris ]
Amélioration des systèmes de suivi des cultures à à l’aide de la télédétection multi-source et des techniques d’apprentissage profond / Yawogan Gbodjo le 2021 [ Montpellier ]
Réseaux de neurones profonds pour la classification d’objets en imagerie infrarouge : apports de l’apprentissage à partir de données synthétiques et de la détection d’anomalies / Antoine d' Acremont le 2020 [ Brest, École nationale supérieure de techniques avancées Bretagne ]
Des images satellites aux cartes vectorielles / Onur Tasar le 2020 [ Université Côte d'Azur ]
Deep Learning methods for monocular 3D vision systems / Rémy Leroy ; sous la direction de Frédéric Champagnat et de Bertrand Le Saux et de Pauline Trouvé / , 2023
Interactive semantic segmentation of aerial images with deep neural networks / Gaston Lenczner ; sous la direction de Guy Le Besnerais et de Bertrand Honoré Henri Le Saux et de Adrien Chan-Hon-Tong et de Nicola Luminari / , 2022
Deep Learning methods for monocular 3D vision systems / Rémy Leroy le 2023 [ université Paris-Saclay ]
Interactive semantic segmentation of aerial images with deep neural networks / Gaston Lenczner le 2022 [ université Paris-Saclay ]
Semi-supervised learning for large-scale Earth observation data understanding / Javiera Castillo-Navarro le 2022 [ Lorient ]
Classification de données massives de télédétection / Nicolas Audebert le 2018 [ Lorient ]