Semantic rich ICM algorithm for VHR satellite images segmentation

Jérémie Sublime 1 Andrès Troya-Galvis 2 Younès Bennani 3 Antoine Cornuéjols 1 Pierre Gancarski 2
1 MIA-Paris - Mathématiques et Informatique Appliquées
2 ICube - Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie
3 LIPN - Laboratoire d'Informatique de Paris-Nord
Document type :
Conference papers
Complete list of metadatas
https://hal-agroparistech.archives-ouvertes.fr/hal-01585544
Contributor : Eva Legras <>
Submitted on : Monday, September 11, 2017 - 4:08:35 PM
Last modification on : Thursday, February 20, 2020 - 7:22:39 PM

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AGROPARISTECH | MIA-PARIS | CNRS | INRA | LIPN | UNIV-PARIS13 | USPC | UNIV-PARIS-SACLAY | INC-CNRS | SITE-ALSACE | INSA-STRASBOURG | INSA-GROUPE | GALILE

Citation

Jérémie Sublime, Andrès Troya-Galvis, Younès Bennani, Antoine Cornuéjols, Pierre Gancarski. Semantic rich ICM algorithm for VHR satellite images segmentation . 14th IAPR International Conference on Machine Vision Applications (MVA), May 2015, Tokyo, Japan. pp.15292961 ⟨10.1109/MVA.2015.7153129⟩. ⟨hal-01585544⟩

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