Impact de la stratégie de décodage sur la traduction de modalité radar-optique d'images de télédétection

Abstract

National audienceNumerous computer vision applications are tackled by deep learning approaches with an encoder-decoder architecture.In remote sensing imagery, this architecture is leveraged for radar to optical image translation to ensure all-weather availability ofoptical images. The network should not only correct radar distortions but also generate artifact-free optical images. This paperfocuses on the impact of the decoding strategy on the reconstruction resulting from our radar-to-optical translator : SARDINet.Three strategies are compared here : post-upsampling convolutions, transposed convolutions and sub-pixel convolutions.Pour de nombreuses applications en vision par ordinateur, des approches d'apprentissage profond basées sur une architecture encodeur-décodeur ont été proposées. En imagerie de télédétection, cette architecture est notamment employée pour la traduction de modalité radar vers optique afin de disposer d'images optiques indépendamment des conditions météorologiques. L'architecture neuronale doit donc prendre en compte les distorsions des images radar sans introduire d'artefacts optiques. Cet article étudie l'impact de la stratégie de décodage sur la reconstruction résultant de notre traducteur radar-optique : SARDINet. Trois stratégies sont comparées ici : la convolution post-sur-échantillonnage, la convolution transposée et la convolution sub-pixellique