Chapitre 6 - Apprentissage multiclasse multi-étiquette de changements d’état à partir de séries chronologiques d’images

Ce chapitre étudie les capacités de généralisation d’une bibliothèque de réseaux de neurones convolutifs pour la classification d’états de surface terrestre dans le temps, avec une granularité variable sur la nature des états. L’ensemble de données utilisé pour réaliser cette étude est constitué d'images à sémantique descriptible au sens de propriétés géophysiques et des impacts des conditions météorologiques en zone de glaciers. Mots-clés : mesures de performances, apprentissage profond, apprentissage par transfert, réseaux de neurones convolutifs, changements d’états de surface. DOI : 10.51926/ISTE.9057.ch6 Chapitre de l'ouvrage : Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 2 / DOI : 10.51926/ISTE.480573 / ISBN : 9781789480573