Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
SOUZA, Thiago Vinicius Machado de |
| Orientador(a): |
ZANCHETTIN, Cleber |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/35371
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Resumo: |
O agrupamento de imagens é uma tarefa importante e desafiadora na aprendizagem de máquina. Como na maioria das áreas de processamento de imagens, as últimas melhorias foram obtidas a partir de modelos baseados em aprendizagem profunda. No entanto, os métodos clássicos de aprendizagem profunda têm dificuldade para lidar com transformações espaciais nas imagens de entrada como, por exemplo, escala e rotação. Nesta dissertação, propomos o uso de técnicas de atenção visual para reduzir este problema em métodos de agrupamento profundo de imagens. Nossa hipótese de pesquisa sugere que adicionar camadas de atenção visual em arquiteturas de deep image clustering pode tornar os modelos robustos a pequenas variações espaciais nos dados de entrada da rede e melhorar seu desempenho. Avaliamos a combinação de um modelo de agrupamento profundo chamado Deep Adaptive Clustering (DAC) com o módulo de atenção visual Spatial Transformer Networks (STN). O modelo proposto é avaliado nos conjuntos de dados MNIST e FashionMNIST e superou o modelo de referência nos experimentos realizados. Adicionalmente realizamos diversos experimentos qualitativos para investigar o funcionamento da arquitetura proposta. |
