|
|
Computer Vision with Active Learning
Kolář, Martin ; Machová, Kristína (referee) ; Arridge, Simon (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
Metody strojového vidění se zdokonalují zlepšením modelů, laděním trénovaných parametrů nebo anotací reprezentativních dat. Tato práce řadou experimentů potvrzuje hypotézu že aktivní učení zvyšuje přesnost těchto modelů. Rozšířením přistupu pseudolabelů o aktivní učení přispívá tato práce přístupem "one-shot-learning" k učení nových kategorií obrazů s použitím algoritmických doporučení, dále online grafickým uživatelským rozhraním pro optimalizaci dilema Exploration/Exploitation pro online tagování, a dvoukrokovým offline binárním přístupem aktivního učení pro zlepšení kvality dat používaných pro snímání fontů. Tím, že demonstruje přínos aktivního učení v těchto přístupech, přispívá tato práce k hypotéze i konkrétním aplikacím strojového vidění.
|
|
|
Computer Vision with Active Learning
Kolář, Martin ; Machová, Kristína (referee) ; Arridge, Simon (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
Metody strojového vidění se zdokonalují zlepšením modelů, laděním trénovaných parametrů nebo anotací reprezentativních dat. Tato práce řadou experimentů potvrzuje hypotézu že aktivní učení zvyšuje přesnost těchto modelů. Rozšířením přistupu pseudolabelů o aktivní učení přispívá tato práce přístupem "one-shot-learning" k učení nových kategorií obrazů s použitím algoritmických doporučení, dále online grafickým uživatelským rozhraním pro optimalizaci dilema Exploration/Exploitation pro online tagování, a dvoukrokovým offline binárním přístupem aktivního učení pro zlepšení kvality dat používaných pro snímání fontů. Tím, že demonstruje přínos aktivního učení v těchto přístupech, přispívá tato práce k hypotéze i konkrétním aplikacím strojového vidění.
|
|
| |
guest ::
RSS feed.