Banca de DEFESA: Ana Paula Gonçalves Soares de Almeida

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Ana Paula Gonçalves Soares de Almeida
DATA : 26/08/2022
HORA: 08:00
LOCAL: Ambiente virtual TEAMS
TÍTULO:

UMA AVALIAÇÃO EXPLORATÓRIA DA FUSÃO DE REDE NEURAL PROFUNDA MULTISTREAM: PROJETO E APLICAÇÕES

PALAVRAS-CHAVES:

aprendizado de máquina;  Redes Neurais Convolucionais; CNN

PÁGINAS: 121
RESUMO:

Os métodos de aprendizado de máquina dependem muito de quão bom o extrator de características selecionado pode representar os dados brutos de entrada. Atualmente, temos mais dados e capacidade computacional para lidar com isso. Com as Redes Neurais Convolucionais temos uma rede que é mais fácil de treinar e generaliza muito melhor do que o habitual. Há, no entanto, uma boa quantidade de características que são essenciais, mas são descartadas nesse processo, mesmo quando se utiliza uma CNN poderosa. As Redes Neurais Convolucionais Multistream podem processar mais de uma entrada usando fluxos separados e são projetadas usando qualquer arquitetura CNN clássica como base. O uso de M-CNNs gera mais informação de características e, assim, melhora o resultado geral. Este trabalho explorou arquiteturas M-CNNs e como os sinais de fluxo se comportam durante o processamento, chegando a uma nova estratégia de fusão cruzada de M-CNNs. O novo módulo é validado, inicialmente, com um conjunto de dados padrão, CIFAR-10, e comparado com as redes correspondentes (single-stream CNN e late fusion M-CNN). Os primeiros resultados neste cenário mostraram que nosso modelo adaptado superou todos os modelos mencionados acima em pelo menos 28% em comparação com todos os modelos testados. Expandindo o teste, usamos a base de antigas redes estado-da-arte na classificação de imagens e conjuntos de dados adicionais para investigar se a técnica pode colocar essas estruturas de volta ao jogo. No conjunto de dados NORB, mostramos que podemos aumentar a precisão em até 63, 21% quando comparado às estruturas básicas de M-CNNs. Variando nossas aplicações, o mAP@75 do conjunto de dados de detecção e reconhecimento de objetos BDD100K melhorou em 50, 16% em comparação com sua versão não adaptada, mesmo quando treinado do zero. A fusão proposta demonstrou robustez e estabilidade, mesmo quando distratores foram usados como entradas. Embora nosso objetivo seja reutilizar arquiteturas estado-da-arte anteriores com poucas modificações, também expomos as desvantagens de nossa estratégia explorada.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - LUCIANO REBOUÇAS DE OLIVEIRA
Externo à Instituição - RICARDO DA SILVA TORRES
Externo ao Programa - 2161651 - ALEXANDRE RICARDO SOARES ROMARIZ
Presidente - 2366026 - FLAVIO DE BARROS VIDAL