Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"CIFAR-100"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Hodnocení neurčitosti predikcí neuronových sítí v úlohách klasifikace, detekce a segmentace
 Vlasák, Jiří ; Kohút, Jan (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na porovnání tří široce používaných metod pro zlepšení odhadů neurčitosti: hlubokých ansámlů, monte carlo dropout a temperature scaling. Tyto metody jsou aplikovány na šest modelů pro počítačové vidění, mezi nimiž jsou předtrénované modely i modely trénované od nuly. Tyto modely jsou hodnoceny na datasetech počítačového vidění pro úlohy klasifikace, sémantické segmentace a detekce objektů, při použití široké škály metrik. Modely jsou rovněž evaluovány na transformovaných datasetech, kvůli jejich ohodnocení na datech mimo trénovací distribuci.       Tyto modifikované modely dosahují slibných výsledků. Ansámbly překonávají ostatní modely až o 70 % v přesnosti a o 0.2 v IOU na transformovaném segmentačním datasetu MedSeg COVID-19 a zároveň překonávají ostatní modely na datasetech CIFAR-100 a FMNIST.
Úplný záznam
Hodnocení neurčitosti predikcí neuronových sítí v úlohách klasifikace, detekce a segmentace
 Vlasák, Jiří ; Kohút, Jan (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na porovnání tří široce používaných metod pro zlepšení odhadů neurčitosti: hlubokých ansámlů, monte carlo dropout a temperature scaling. Tyto metody jsou aplikovány na šest modelů pro počítačové vidění, mezi nimiž jsou předtrénované modely i modely trénované od nuly. Tyto modely jsou hodnoceny na datasetech počítačového vidění pro úlohy klasifikace, sémantické segmentace a detekce objektů, při použití široké škály metrik. Modely jsou rovněž evaluovány na transformovaných datasetech, kvůli jejich ohodnocení na datech mimo trénovací distribuci.       Tyto modifikované modely dosahují slibných výsledků. Ansámbly překonávají ostatní modely až o 70 % v přesnosti a o 0.2 v IOU na transformovaném segmentačním datasetu MedSeg COVID-19 a zároveň překonávají ostatní modely na datasetech CIFAR-100 a FMNIST.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English