Littérature scientifique sur le sujet « 2D Encoding representation »
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Articles de revues sur le sujet "2D Encoding representation"
He, Qingdong, Hao Zeng, Yi Zeng et Yijun Liu. « SCIR-Net : Structured Color Image Representation Based 3D Object Detection Network from Point Clouds ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 4 (28 juin 2022) : 4486–94. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i4.20371.
Texte intégralWu, Banghe, Chengzhong Xu et Hui Kong. « LiDAR Road-Atlas : An Efficient Map Representation for General 3D Urban Environment ». Field Robotics 3, no 1 (10 janvier 2023) : 435–59. http://dx.doi.org/10.55417/fr.2023014.
Texte intégralYuan, Hangjie, et Dong Ni. « Learning Visual Context for Group Activity Recognition ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 4 (18 mai 2021) : 3261–69. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i4.16437.
Texte intégralYang, Xiaobao, Shuai He, Junsheng Wu, Yang Yang, Zhiqiang Hou et Sugang Ma. « Exploring Spatial-Based Position Encoding for Image Captioning ». Mathematics 11, no 21 (4 novembre 2023) : 4550. http://dx.doi.org/10.3390/math11214550.
Texte intégralRebollo-Neira, Laura, et Aurelien Inacio. « Enhancing sparse representation of color images by cross channel transformation ». PLOS ONE 18, no 1 (26 janvier 2023) : e0279917. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0279917.
Texte intégralTripura Sundari, Yeluripati Bala, et K. Usha Mahalakshmi. « Enhancing Brain Tumor Diagnosis : A 3D Auto-Encoding Approach for Accurate Classification ». International Journal of Scientific Methods in Engineering and Management 01, no 09 (2023) : 38–46. http://dx.doi.org/10.58599/ijsmem.2023.1905.
Texte intégralRybińska-Fryca, Anna, Anita Sosnowska et Tomasz Puzyn. « Representation of the Structure—A Key Point of Building QSAR/QSPR Models for Ionic Liquids ». Materials 13, no 11 (30 mai 2020) : 2500. http://dx.doi.org/10.3390/ma13112500.
Texte intégralCohen, Lear, Ehud Vinepinsky, Opher Donchin et Ronen Segev. « Boundary vector cells in the goldfish central telencephalon encode spatial information ». PLOS Biology 21, no 4 (25 avril 2023) : e3001747. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.3001747.
Texte intégralCiprian, David, et Vasile Gui. « 2D Sensor Based Design of a Dynamic Hand Gesture Interpretation System ». Advanced Engineering Forum 8-9 (juin 2013) : 553–62. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/aef.8-9.553.
Texte intégralHuang, Yuhao, Sanping Zhou, Junjie Zhang, Jinpeng Dong et Nanning Zheng. « Voxel or Pillar : Exploring Efficient Point Cloud Representation for 3D Object Detection ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 3 (24 mars 2024) : 2426–35. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i3.28018.
Texte intégralThèses sur le sujet "2D Encoding representation"
Abidi, Azza. « Investigating Deep Learning and Image-Encoded Time Series Approaches for Multi-Scale Remote Sensing Analysis in the context of Land Use/Land Cover Mapping ». Electronic Thesis or Diss., Université de Montpellier (2022-....), 2024. http://www.theses.fr/2024UMONS007.
Texte intégralIn this thesis, the potential of machine learning (ML) in enhancing the mapping of complex Land Use and Land Cover (LULC) patterns using Earth Observation data is explored. Traditionally, mapping methods relied on manual and time-consuming classification and interpretation of satellite images, which are susceptible to human error. However, the application of ML, particularly through neural networks, has automated and improved the classification process, resulting in more objective and accurate results. Additionally, the integration of Satellite Image Time Series(SITS) data adds a temporal dimension to spatial information, offering a dynamic view of the Earth's surface over time. This temporal information is crucial for accurate classification and informed decision-making in various applications. The precise and current LULC information derived from SITS data is essential for guiding sustainable development initiatives, resource management, and mitigating environmental risks. The LULC mapping process using ML involves data collection, preprocessing, feature extraction, and classification using various ML algorithms. Two main classification strategies for SITS data have been proposed: pixel-level and object-based approaches. While both approaches have shown effectiveness, they also pose challenges, such as the inability to capture contextual information in pixel-based approaches and the complexity of segmentation in object-based approaches.To address these challenges, this thesis aims to implement a method based on multi-scale information to perform LULC classification, coupling spectral and temporal information through a combined pixel-object methodology and applying a methodological approach to efficiently represent multivariate SITS data with the aim of reusing the large amount of research advances proposed in the field of computer vision
Actes de conférences sur le sujet "2D Encoding representation"
Özkil, Ali Gürcan, et Thomas Howard. « Automatically Annotated Mapping for Indoor Mobile Robot Applications ». Dans ASME 2012 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2012. http://dx.doi.org/10.1115/detc2012-71351.
Texte intégralSong, Meishu, Emilia Parada-Cabaleiro, Zijiang Yang, Xin Jing, Kazumasa Togami, Kun Qian*, Björn W. Schuller et Yoshiharu Yamamoto. « Parallelising 2D-CNNs and Transformers : A Cognitive-based approach for Automatic Recognition of Learners’ English Proficiency ». Dans Intelligent Human Systems Integration (IHSI 2022) Integrating People and Intelligent Systems. AHFE International, 2022. http://dx.doi.org/10.54941/ahfe1001000.
Texte intégralLi, Shaohua, Xiuchao Sui, Xiangde Luo, Xinxing Xu, Yong Liu et Rick Goh. « Medical Image Segmentation using Squeeze-and-Expansion Transformers ». Dans Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/112.
Texte intégral