Apprentissage de réseaux de neurones de super-résolution pour la détection d'objets de petite taille dans les images de télédétection

Cet article traite du probleme de detection de petits objets dans les images satellites ou aeriennes 1 au moyen d'un reseau de neurones specialise dans la super-resolution d'images. Nous montrons comment ameliorer l'apprentissage d'un generateur, reseau de neurones base sur des blocs residuels (le reseau de super-resolution) en lui ajoutant un reseau adversaire (discriminateur ou critique) puis en l'integrant dans un cycle avec un reseau de reduction d'images. En outre, en ajoutant un reseau auxiliaire de detection de petits objets dans l'architecture, nous ameliorons considerablement l'apprentissage de ce meme reseau de super-resolution. Les resultats de super-resolution et de detection ont ete obtenus sur une base de vehicules extraites du jeu de donnees public ISPRS 2D Semantic Labeling Contest compose d'images aeriennes acquises sur la ville de Potsdam.