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Localisation d'objets urbains à partir de sources multiples dont des images aériennes

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Academic year: 2021

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Figure

Figure 1: For each octave of scale space, the initial image is repeatedly convolved with Gaussians to produce the set of scale space images shown on the left
Figure 2: Maxima and minima of the difference-of-Gaussian images are detected by comparing a pixel (marked with X) to its 26 neighbors in 3x3 regions at the current and adjacent scales (marked with circles).
Fig. 7 One versus one multi-class classification technique: an example of three classes A, B and C in two dimensions where 0 ≤ α ki ≤ C, α i y i = 0, A i = !m k = 1 α i k , (14) C y j i = " 1, if y i = y j 0, if y i ̸= y j , i = 1, 2,
Fig. 4: Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP). To classify the center pixel (orange), ASPP exploits multi-scale features by employing multiple parallel filters with different rates.
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