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Séminaire #4 mercredi 02/12/2020 par Charlotte Pelletier : Deep Learning for Time Series Classification: Application to Earth Observation time series

le 2 décembre 2020

 17h30-18h30

ENS Rennes En distanciel sur ce serveur BigBlueButton

Intervention de Charlotte Pelletier, chercheuse dans l'équipe OBÉLIX de l'IRISA, à Vannes, dans le cadre des séminaires du département Informatique et télécommunications.

Séminaire Informatique et télécommunications - Seminaire-DIT

Séminaire Informatique et télécommunications - Seminaire-DIT

A time series classification task consists in learning how to assign labels to time series. Recent advances in this field have been marked by a shift towards deep learning methods due to their state-of-the-art results in computer vision and natural language processing tasks. The ability of these techniques to deal with sequential data (e.g., text or audio) and to detect time-invariant characteristics results in various achievements for time series classification in several domains, including remote sensing.
In particular, the availability of satellite image time series acquired at high spatial, spectral, and temporal resolutions has opened new opportunities.

In this presentation, we will focus on the use of convolutional neural networks for satellite image time series classification. We will also discuss a solution to mitigate the lack of high quality labeled data, which are required for successful learning.

Les planches du séminaire sont disponibles ici.
De 17h30 à 18h30 en visio-conférence via ce serveur BigBlueButton. Séminaire ouvert à toutes et à tous, élèves et personnel de l'ENS Rennes et extérieurs, tous départements confondus. Obligatoire pour les élèves de 1re et 2e année du département Informatique.

Thématique(s)
Recherche - Valorisation, Formation
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Mise à jour le 3 décembre 2020