Zobrazeno 1 - 10
of 26
pro vyhledávání: '"On-Board Compression"'
Autor:
José M. Melián, Adán Jiménez, María Díaz, Alejandro Morales, Pablo Horstrand, Raúl Guerra, Sebastián López, José F. López
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 13, Iss 5, p 850 (2021)
Hyperspectral sensors that are mounted in unmanned aerial vehicles (UAVs) offer many benefits for different remote sensing applications by combining the capacity of acquiring a high amount of information that allows for distinguishing or identifying
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9275e98ad6c740fdbc8cebe861d6a859
Autor:
Vinicius Alves de Oliveira, Marie Chabert, Thomas Oberlin, Charly Poulliat, Mickael Bruno, Christophe Latry, Mikael Carlavan, Simon Henrot, Frederic Falzon, Roberto Camarero
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 13, Iss 3, p 447 (2021)
Recently, convolutional neural networks have been successfully applied to lossy image compression. End-to-end optimized autoencoders, possibly variational, are able to dramatically outperform traditional transform coding schemes in terms of rate-dist
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7026379ac09741efba63b392de4eabf2
Publikováno v:
Remote Sensing, Vol 10, Iss 3, p 428 (2018)
Hyperspectral sensors are able to provide information that is useful for many different applications. However, the huge amounts of data collected by these sensors are not exempt of drawbacks, especially in remote sensing environments where the hypers
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2a84a9e50f7f4ada8f9f4ad26bbd87ad
Autor:
Frédéric Falzon, Thomas Oberlin, Vinicius Alves de Oliveira, Mikael Carlavan, Christophe Latry, Marie Chabert, Roberto Camarero, Mickael Bruno, Charly Poulliat, Simon Henrot
Publikováno v:
Remote Sensing
Remote Sensing, MDPI, 2021, Special Issue Remote Sensing Data Compression, 13 (3), pp.447. ⟨10.3390/rs13030447⟩
Remote Sensing, Vol 13, Iss 447, p 447 (2021)
Volume 13
Issue 3
Pages: 447
Remote Sensing, MDPI, 2021, Special Issue Remote Sensing Data Compression, 13 (3), pp.447. ⟨10.3390/rs13030447⟩
Remote Sensing, Vol 13, Iss 447, p 447 (2021)
Volume 13
Issue 3
Pages: 447
International audience; Recently, convolutional neural networks have been successfully applied to lossy image compression. End-to-end optimized autoencoders, possibly variational, are able to dramatically outperform traditional transform coding schem
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::cdcffd2fd7010298c50408cea86a0dc4
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03152288
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03152288
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Fiethe, B., Lange, Tobias, Li, Li, Michalik, H., Michel, H., Jaumann, R., Lichopoj, A., Schmitz, Nicole, Palumbo, P., Zusi, M., Della Corte, Vincenzo, Vitulli, Raffaele
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1640::f304b1cbaefafed01dd9a144fc065b05
https://elib.dlr.de/93920/
https://elib.dlr.de/93920/
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.