Ce projet vise à améliorer le filtrage du bruit sur les images SAR (Synthetic Aperture Radar) en utilisant des réseaux de neurones profonds et des données multi-temporelles. Il étend une stratégie d'apprentissage auto-supervisé récente, appelée MERLIN, pour le filtrage multi-temporel des images SAR à une dimension complexe.

Ce projet est un modèle d'apprentissage profond capable de traiter des images et d'en extraire des informations utiles. Il utilise des algorithmes de deep learning pour détecter et classifier des formes, des objets ou des caractères spécifiques dans des images.