Detekcija izvandistribucijskih dijelova slike primjenom generativnih modela (CROSBI ID 455417)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Matej Grcić
Siniša Šegvić
hrvatski
Detekcija izvandistribucijskih dijelova slike primjenom generativnih modela
Semantička segmentacija slika važan je zadatak računalnog vida. Najbolji rezultati u tom području postižu se dubokim diskriminativnim konvolucijskim modelima koji su skloni neopravdanom optimizmu. U ovom radu adresiramo navedeni problem korištenjem primjera s ruba distribucije podataka nastalih uzorkovanjem generativnog modela temeljenog na invertibilnom normalizirajućem toku. Primjeri s ruba distribucije podataka u kombinaciji s primjerima iz negativnog skupa podataka drastično povećavaju performanse diskriminativnog modela u detekciji dijelova slike koji sadrže anomaliju. Navedene tvrdnje su vrednovane iscrpnim eksperimentima.
Semantička segmentacija ; gusta detekcija izvandistribucijskih dijelova slike ; generativni modeli temeljeni na invertibilnom normalizirajućem toku ; primjeri s ruba distribucije podataka.
nije evidentirano
engleski
Dense out-of-distribution detection by using generative models
nije evidentirano
Semantic segmentation, dense out-of-distribution detection, flow-based generative models, samples at the data distribution border.
nije evidentirano
Podaci o izdanju
49
14.07.2020.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Zagreb
