prikaz prve stranice dokumenta Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera
Rad nije dostupan
završni rad
Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:109431
Rajič, Frano
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Rajič, F. (2020). Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

Rajič, Frano. "Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

Rajič, Frano. "Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

Rajič, F. (2020). 'Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

Rajič F. Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

F. Rajič, "Učenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:109431
Podaci o radu
NaslovUčenje dubokih konvolucijskih modela na malom broju primjera
Naslov (engleski)Few-shot learning of deep convolutional models
AutorFrano Rajič
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMladen Karan (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJosip Šarić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-09, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
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.
Sažetak (engleski)
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.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:109431
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 pohrane2023-01-14 09:48:43