|
|
Semi-supervised learning in Optical Music Recognition
Mayer, Jiří ; Pecina, Pavel (vedoucí práce) ; Straka, Milan (oponent)
Optické rozpoznávání notových zápisů je úzký podobor počítačového vidění, který sice disponuje určitým množstvím anotovaných datasetů, nicméně má k dispozici řádově větší množství neanotovaných dat. Tento obor se v poslední době vyvíjí zejména díky aplikaci hlubokého učení, ale na trénování neuronových sítí se zatím používají pouze anotovaná data. Semi-supervised learning je podoblast strojového učení, zbývající se sou- časným učením z anotovaných a neanotovaných dat. Cílem je získat lepší modely, než kdybychom trénovali pouze z anotovaných dat. V této práci jsme upravili existující ar- chitekturu, používanou pro detekci hudebních symbolů, a navrhli jsme způsob, jakým ji trénovat v semi-supervised režimu. Upravená architektura je schopná učit se reprezentace i z neanotovaných dat a ve srovnání se svojí původní variantou má stabilnější trénování. 1
|
host ::
RSS.