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RepreSent: Non-supervised Representation Learning for Sentinels

Dumitru, Corneliu Octavian und Kuzu, Ridvan Salih und Hughes, Lloyd und Russwurm, Marc und Tuia, Devis und Antropov, Oleg und Molinier, Matthieu und Pasquali, Giorgio und Bagaglini, Leonardo und Rösel, Anja und Zhu, Xiaoxiang (2023) RepreSent: Non-supervised Representation Learning for Sentinels. Neue Perspektiven der Erdbeobachtung Symposium, 2023-06-26 - 2023-06-28, Bonn, Germany.

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Offizielle URL: https://www.dialogplattform-erdbeobachtung.de/cms


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/199738/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Zusätzliche Informationen:Funded by ESA - RepreSent project
Titel:RepreSent: Non-supervised Representation Learning for Sentinels
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Dumitru, Corneliu OctavianCorneliu.Dumitru (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kuzu, Ridvan SalihRidvan.Kuzu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1816-181X147708658
Hughes, LloydNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Russwurm, MarcEPFLNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tuia, DevisEPFLNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Antropov, OlegVtt Technical Research Centre of FinlandNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Molinier, Matthieumatthieu.molinier (at) vtt.fiNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pasquali, Giorgioe-geos RomeNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bagaglini, LeonardoSpace Technologies Lab Romehttps://orcid.org/0000-0003-1352-3065NICHT SPEZIFIZIERT
Rösel, AnjaAnja.Roesel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1802-1219147708659
Zhu, Xiaoxiangxiaoxiang.zhu (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2023
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Self-supervised learning, use cases, RepreSent project
Veranstaltungstitel:Neue Perspektiven der Erdbeobachtung Symposium
Veranstaltungsort:Bonn, Germany
Veranstaltungsart:nationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:26 Juni 2023
Veranstaltungsende:28 Juni 2023
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Künstliche Intelligenz
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Dumitru, Corneliu Octavian
Hinterlegt am:29 Nov 2023 13:14
Letzte Änderung:24 Apr 2024 21:00

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