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CV de Nicolas Audebert


Je suis doctorant à l'ONERA et l'IRISA, sous la supervision de Sébastien Lefèvre et Bertrand Le Saux. Mes travaux portent principalement sur l'utilisation des réseaux de neurones profonds (deep learning) pour l'Observation de la Terre (analyse d'images aériennes et satellites). En particulier, j'étudie les réseaux de neurones convolutionels pour la cartographie automatisée d'images optiques (infrarouge, RGB et hyperspectrales).

De manière générale, je suis intéressé par tout ce qui concerne le machine learning, l'intelligence artificielle, l'algorithmique et Python.

Mon site personnel : https://nicolas.audebert.at


Communication dans un congrès5 documents

  • Nicolas Audebert, Bertrand Le Saux, Sébastien Lefèvre. Joint Learning from Earth Observation and OpenStreetMap Data to Get Faster Better Semantic Maps. EARTHVISION 2017 IEEE/ISPRS CVPR Workshop. Large Scale Computer Vision for Remote Sensing Imagery, Jul 2017, Honolulu, United States. 2017. 〈hal-01523573〉
  • Nicolas Audebert, Bertrand Le Saux, Sébastien Lefèvre. Fusion of Heterogeneous Data in Convolutional Networks for Urban Semantic Labeling (Invited Paper). Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE), Mar 2017, Dubai, United Arab Emirates. Joint Urban Remote Sensing Event 2017. 〈http://www.jurse2017.com/〉. 〈hal-01438499〉
  • Nicolas Audebert, Bertrand Le Saux, Sébastien Lefèvre. How Useful is Region-based Classification of Remote Sensing Images in a Deep Learning Framework?. IEEE International Geosciences and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Jul 2016, Beijing, China. 〈http://igarss2016.org/〉. 〈hal-01320016〉
  • Nicolas Audebert, Bertrand Le Saux, Sébastien Lefèvre. Semantic Segmentation of Earth Observation Data Using Multimodal and Multi-scale Deep Networks. Asian Conference on Computer Vision (ACCV16), Nov 2016, Taipei, Taiwan. 〈http://www.accv2016.org/〉. 〈hal-01360166〉
  • Nicolas Audebert, Bertrand Le Saux, Sébastien Lefèvre. On the usability of deep networks for object-based image analysis. International Conference on Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA), Sep 2016, Enschede, Netherlands. 〈https://www.geobia2016.com/〉. 〈hal-01320010〉