Warning message

Nemate dozvolu za prikaz ovog resursa!
prikaz prve stranice dokumenta Duboki generativni modeli temeljeni na prostornom rasporedu dijelova slike
Rad nije dostupan
diplomski rad
Duboki generativni modeli temeljeni na prostornom rasporedu dijelova slike
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. urn:nbn:hr:168:305338
Folnović, Matija
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Folnović, M. (2017). Duboki generativni modeli temeljeni na prostornom rasporedu dijelova slike (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:305338

Folnović, Matija. "Duboki generativni modeli temeljeni na prostornom rasporedu dijelova slike." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:305338

Folnović, Matija. "Duboki generativni modeli temeljeni na prostornom rasporedu dijelova slike." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:305338

Folnović, M. (2017). 'Duboki generativni modeli temeljeni na prostornom rasporedu dijelova slike', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 12.02.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:305338

Folnović M. Duboki generativni modeli temeljeni na prostornom rasporedu dijelova slike [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2017 [pristupljeno 12.02.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:305338

M. Folnović, "Duboki generativni modeli temeljeni na prostornom rasporedu dijelova slike", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:305338

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:305338
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovDuboki generativni modeli temeljeni na prostornom rasporedu dijelova slike
Naslov (engleski)Deep generative models based on spatial layout of image parts
AutorMatija Folnović
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarin Golub (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLeonardo Jelenković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2017-07-20, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Iako moderni duboki modeli raspoznaju slike bolje od ljudi, problem klasifikacije slika još ne možemo smatrati riješenim. Poznato je da su duboki modeli skloni precijeniti pouzdanost predikcije, što može dovesti do vrlo neugodnih pogrešaka. Taj problem može se umanjiti primjenom reprezentacija koje sadrže prostorni raspored dijelova slike. Konkretno, prenaučenost se može umanjiti korištenjem regularizatora koji prisiljava model da nauči rekonstruirati ulaznu sliku. Ova ideja je proučavana kroz objavljen model koji se zove Duboki Što-Gdje Autoenkoder (engl. Stacked What-Where Autoencoder). Istražujemo prednosti i mane ovog pristupa u kontekstu polunadzirane klasifikacije jednostavnih slika i prikazujemo eksperimentalne rezultate na skupu MNIST.
Sažetak (engleski)
Although modern deep models classify images better than humans, image classification cannot be regarded as a solved problem yet. It's known that deep models tend to overestimate prediction accuracy, which can lead to unpleasent errors. This problem can be reduced by exploiting representations containing spatial layout of image parts. In particular, overfitting can be reduced by supplying a regularizer which forces the model to be able to reconstruct the input image. This idea has been studied in the previously published model known as Stacked What-Where Autoencoder. We research advantages and disadvantages of this approach in regards to semi-supervised classification of simple images and present experimental results on the MNIST dataset.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:305338
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
RepozitorijRepozitorij FER-a
Datum i vrijeme pohrane2019-03-13 20:15:42