Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Strojové učení v klasifikaci obrazu
Král, Jiří ; Španěl, Michal (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá hledáním a analýzou statistických modelů a algoritmických postupů, které mají potenciál zlepšit výsledky FIT VUT v Brně na soutěžích zabývajících se klasifi kací obrazu jako jsou ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge a TRECVID. V práci byl otestován multinomiální model, také byl použit model Phonotactic Intersession Variation Compensation (PIVCO) pro adaptaci náhodných vlivů v obrazové reprezentaci a dále pak pro redukci dimenzionality. Dále byl analyzován model KPCA, kterým se emulovala Kernel SVM klasi kace. Všechny statistické modely byly testovány na Pascal VOC 2007 datasetu.
Strojové učení v klasifikaci obrazu
Král, Jiří ; Španěl, Michal (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá hledáním a analýzou statistických modelů a algoritmických postupů, které mají potenciál zlepšit výsledky FIT VUT v Brně na soutěžích zabývajících se klasifi kací obrazu jako jsou ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge a TRECVID. V práci byl otestován multinomiální model, také byl použit model Phonotactic Intersession Variation Compensation (PIVCO) pro adaptaci náhodných vlivů v obrazové reprezentaci a dále pak pro redukci dimenzionality. Dále byl analyzován model KPCA, kterým se emulovala Kernel SVM klasi kace. Všechny statistické modely byly testovány na Pascal VOC 2007 datasetu.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.