prikaz prve stranice dokumenta Gusto semantičko prognoziranje regresijom značajki
Rad nije dostupan
završni rad
Gusto semantičko prognoziranje regresijom značajki
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:382497
Družijanić, Luka
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Družijanić, L. (2022). Gusto semantičko prognoziranje regresijom značajki (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:382497

Družijanić, Luka. "Gusto semantičko prognoziranje regresijom značajki." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:382497

Družijanić, Luka. "Gusto semantičko prognoziranje regresijom značajki." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:382497

Družijanić, L. (2022). 'Gusto semantičko prognoziranje regresijom značajki', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:382497

Družijanić L. Gusto semantičko prognoziranje regresijom značajki [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:382497

L. Družijanić, "Gusto semantičko prognoziranje regresijom značajki", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:382497

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:382497
Podaci o radu
NaslovGusto semantičko prognoziranje regresijom značajki
Naslov (engleski)Dense semantic forecasting by feature regression
AutorLuka Družijanić
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaJosip Šarić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMatej Grcić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Predviđanje budućnosti bitan je aspekt umjetne inteligencije. Razmatramo semantičko prognoziranje značajki (F2F), bazirano na modelu za semantičku segmentaciju bez lateralnih veza u naduzorkovanju, što omogućuje F2F modelu da radi samo na značajkama najmanje rezolucije. Nadalje, uspoređujemo nekoliko konvolucijskih arhitektura za F2F prognoziranje. Eksperimenti pokazuju da deformabilne konvolucije postižu bolje rezultate od običnih i dilatiranih konvolucija.
Sažetak (engleski)
Predicting the future is an important aspect of artificial intelligence. We explore feature-to-feature (F2F) semantic forecasting, based on a semantic segmentation model without lateral connections in the upsampling path, which allows the F2F model to work with features of lowest resolution. Furthermore, we compare several convolutional architecture for F2F forecasting. Experiments show that deformable convolutions achieve better results than regular and dilated convolutions.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:382497
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-15 10:02:20