prikaz prve stranice dokumenta Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera
No public access
undergraduate thesis
Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. urn:nbn:hr:168:109431
Rajič, Frano
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Rajič, F. (2020). Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

Rajič, Frano. "Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

Rajič, Frano. "Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

Rajič, F. (2020). 'Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 25 August 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

Rajič F. Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2020 [cited 2024 August 25] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

F. Rajič, "Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

Metadata
TitleUčenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera
Title (english)Few-shot learning of deep convolutional models
AuthorFrano Rajič
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Committee memberSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMladen Karan (član povjerenstva)
Committee memberJosip Šarić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2020-07-09, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Klasifikacija slika je složen problem s mnogim zanimljivim primjenama. Konvolucijske neuronske mreže postigle su vrhunske rezultate u mnogim područjima računalnog vida, posebno u zadacima klasifikacije slika. Međutim, klasični pristupi učenja konvolucijskih modela zahtijevaju ogromne količine označenih podataka za svaki semantički razred. Taj zahtjev smo relaksirali dubokom konvolucijskom sijamskom neuronskom mrežom koja podržava učenje na malom broju primjera. Predloženi model se temelji na dubokim korespondencijskim ugrađivanjima koja primjerke istih semantičkih razreda preslikava u kompaktnu regiju mnogostrukosti najapstraktnije latentne reprezentacije. Prikazani su rezultati modela treniranog na Omniglot skupu podataka.
Abstract (english)
Image classification is a complex problem with many interesting applications. Convolutional neural networks have achieved superior results in many areas of computer vision, especially in image classification tasks. However, classical approaches to learning convolutional models require huge amounts of labeled data for each semantic class. We relaxed this requirement with a deep convolutional Siamese neural network that supports learning from a small number of examples. The proposed model is based on deep correspondence embeddings that map specimens of the same semantic classes into a compact region of multiplicity of the most abstract latent representation. The results of the model trained on the Omniglot dataset are presented.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:109431
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-14 09:48:43