Página principal > Resultados de la búsqueda: Supervised learning
  Consejos para la búsqueda
Búsqueda avanzada
Buscar colecciones:
Ordenar por: Mostrar resultados: Formato de visualización:
Resultados globales: 19 registros encontrados en 0.02 segundos.
Artículos, Encontrados 11 registros
Documentos de investigación, Encontrados 8 registros
Artículos Encontrados 11 registros  1 - 10siguiente  ir al registro:
1.
28 p, 13.4 MB Co-training for unsupervised domain adaptation of semantic segmentation models / Gomez Zurita, Jose Luis (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació) ; Villalonga, Gabriel (Centre de Visió per Computador (Bellaterra, Catalunya)) ; López Peña, Antonio M. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació)
Semantic image segmentation is a core task for autonomous driving, which is performed by deep models. Since training these models draws to a curse of human-based image labeling, the use of synthetic images with automatically generated labels together with unlabeled real-world images is a promising alternative. [...]
2023 - 10.3390/s23020621
Sensors (Basel, Switzerland), Vol. 23, issue 2 (Jan. 2023) , art. 621  
Registro completo - Creative Commons
2.
21 p, 2.1 MB Supervised Machine Learning Algorithms to Predict Provenance of Archaeological Pottery Fragments / Anglisano, Anna (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Geologia) ; Casas Duocastella, Lluís (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Geologia) ; Queralt, Ignasi (Institut de Diagnòstic Ambiental i Estudis de l'Aigua . Department of Geosciences) ; Di Febo, Roberta (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Geologia)
Code and data sharing are crucial practices to advance toward sustainable archaeology. This article explores the performance of supervised machine learning classification methods for provenancing archaeological pottery through the use of freeware R code in the form of R Markdown files. [...]
2022 - 10.3390/su141811214
Sustainability, Vol. 14, Issue 18 (September 2022) , art. 11214  
Registro completo - Creative Commons
3.
16 p, 2.4 MB Diabetic foot ulcer segmentation using logistic regression, DBSCAN clustering and mathematical morphology operators / Heras-Tang, Armando (University of Havana) ; Valdes-Santiago, Damian (University of Havana) ; León-Mecías, Ángela Mireya (University of Havana) ; Baguer Díaz-Romañach, Marta Lourdes (University of Havana) ; Mesejo-Chiong, José Alejandro (University of Havana)
2022 - 10.5565/rev/elcvia.1413
ELCVIA : Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, Vol. 21 Núm. 2 (2022) , p. 22-39 (Regular Issue)  
Registro completo - Creative Commons
4.
18 p, 2.9 MB A Multi-staged Feature-Attentive Network for Fashion Clothing Classification and Attribute Prediction / Shajini, Majuran (University of Jaffna) ; Ramanan, Amirthalingam (University of Jaffna)
In the visual fashion clothing analysis, many researchers are attracted with the success of deep learning concepts. In this work, we introduce a multi-staged feature-attentive network to attain clothing category classification and attribute prediction. [...]
2021 - 10.5565/rev/elcvia.1409
ELCVIA : Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, Vol. 20 Núm. 2 (2021) , p. 83-100 (Regular Issue)  
Registro completo - Creative Commons
5.
13 p, 1.2 MB Don't miss the mismatch : investigating the objective function mismatch for unsupervised representation learning / Stuhr, Bonifaz (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació) ; Brauer, Jürgen (University of Applied Sciences Kempten. Department of Computer Science)
Finding general evaluation metrics for unsupervised representation learning techniques is a challenging open research question, which recently has become more and more necessary due to the increasing interest in unsupervised methods. [...]
2022 - 10.1007/s00521-022-07031-9
Neural Computing and Applications, Published online February 2022  
Registro completo - Creative Commons
6.
15 p, 10.2 MB Personality Trait Analysis in Social Networks Based on Weakly Supervised Learning of Shared Images / Rodríguez, Pau (Element AI. Montréal) ; Cucurull, Guillem (Element AI. Montréal) ; Gonfaus, Josep (Universitat Autònoma de Barcelona. Parc de Recerca) ; Roca, F. Xavier (Centre de Visió per Computador (Bellaterra, Catalunya)) ; Ozawa, Seiichi (Kobe University. Japó) ; Gonzàlez, Jordi (Centre de Visió per Computador (Bellaterra, Catalunya)) ; Velázquez, Diego (Centre de Visió per Computador (Bellaterra, Catalunya))
Social networks have attracted the attention of psychologists, as the behavior of users can be used to assess personality traits, and to detect sentiments and critical mental situations such as depression or suicidal tendencies. [...]
2020 - 10.3390/app10228170
Applied sciences (Basel), Vol. 10, Issue 22 (November, 2020) , Art. 8170  
Registro completo - Creative Commons
7.
53 p, 1.3 MB Discovery and annotation of novel microRNAs in the porcine genome by using a semi-supervised transductive learning approach / Mármol-Sánchez, Emilio (Centre de Recerca en Agrigenòmica) ; Cirera, Susanna (University of Copenhagen. Department of Veterinary and Animal Sciences (Denmark)) ; Quintanilla, Raquel (Institut de Recerca i Tecnologia Agroalimentàries) ; Pla, Albert (University of Oslo. Department of Medical Genetics (Norway)) ; Amills i Eras, Marcel (Centre de Recerca en Agrigenòmica)
Despite the broad variety of available microRNA (miRNA) prediction tools, their application to the discovery and annotation of novel miRNA genes in domestic species is still limited. In this study we designed a comprehensive pipeline (eMIRNA) for miRNA identification in the yet poorly annotated porcine genome and demonstrated the usefulness of implementing a motif search positional refinement strategy for the accurate determination of precursor miRNA boundaries. [...]
2020 - 10.1016/j.ygeno.2019.12.005
Genomics, Vol. 112, Issue 3 (May 2020) , p. 2107-2118
2 documentos
Registro completo - Creative Commons
8.
26 p, 1.6 MB Why Cohen's Kappa should be avoided as performance measure in classification / Delgado de la Torre, Rosario (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Matemàtiques) ; Tibau, Xavier Andoni (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Matemàtiques)
We show that Cohen's Kappa and Matthews Correlation Coefficient (MCC), both extended and contrasted measures of performance in multi-class classification, are correlated in most situations, albeit can differ in others. [...]
2019 - 10.1371/journal.pone.0222916
PloS one, Vol. 14, Issue 9 (September 2019) , art. e0222916  
Registro completo - Creative Commons
9.
23 p, 1.9 MB Efficient Labelling of Pedestrian Supervisions / Htike, Kyaw Kyaw (UCSI University (Kuala Lumpur). School of Information Technology)
Object detection is a fundamental goal to achieve intelligent visual perception by computers due to the fact that objects are the basic building blocks to achieve higher level image understanding. Among the numerous categories of objects in the real-world, pedestrians are among the most important due to several potential benefits brought about by successful pedestrian detection. [...]
2016 - 10.5565/rev/elcvia.881
ELCVIA : Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, Vol. 15 núm. 1 (2016) , p. 77-99 (Regular Issue)  
Registro completo - Creative Commons
10.
3 p, 72.2 KB Algorithms for selecting parameters of combination of acyclic adjacency graphs in the problem of texture image processing / Viet Sang, Dinh
Nowadays the great interest of researchers in the problem of processing the interrelated data arrays including images is retained. In the modern theory of machine learning, the problem of image processing is often viewed as a problem in the field of graph models. [...]
2014 - 10.5565/rev/elcvia.626
ELCVIA : Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, Vol. 13, Núm. 2 (2014) , p. 35-37
3 documentos
Registro completo - Creative Commons

Artículos : Encontrados 11 registros   1 - 10siguiente  ir al registro:
Documentos de investigación Encontrados 8 registros  
1.
162 p, 42.3 MB Synth-to-real semi-supervised learning for visual tasks / Gómez Zurita, Jose Luis ; López Peña, Antonio M. (Antonio Manuel), dir.
Aquest PhD se centra a aplicar l'aprenentatge semisupervisat (SSL) en problemes d'adaptació de domini sense supervisió (UDA) per tasques visuals relacionades amb la conducció autònoma. Comencem adreçant el problema de sintètic a real en UDA per detecció d'objectes (vianants i cotxes) en sistemes de visió a bord, que és una tasca crítica en conducció autònoma i sistemes de conducció assistida. [...]
Este PhD se centra en aplicar aprendizaje semi-supervisado (SSL) a problemas de adaptación de dominio sin supervisión (UDA) para tareas visuales relacionadas con la conducción autónoma Empezamos abordando el problema de sintético a real en UDA para detección de objetos (peatones y coches) en sistema de visión a bordo, que es una tarea crítica en conducción autónoma y sistemas de conducción asistida. [...]
This PhD focuses on applying semi-supervised learning (SSL) to unsupervised domain adaptation (UDA) problems for onboard visual tasks related to autonomous driving. We start by addressing the synth-to-real UDA problem on onboard vision-based object detection (pedestrians and cars), a critical task for autonomous driving and driving assistance. [...]
2023  
Registro completo - Creative Commons
2.
7.7 MB Supervised machine learning : a theoretical study with applications / Núñez González, José David ; Delgado de la Torre, Rosario, dir.
Aquesta Tesi s'emmarca en l'àmbit de l'Aprenentatge Automàtic Supervisat, en el qual presentem un estudi teòric amb aplicacions. En concret, hem realitzat aportacions als diferents moments del cicle de vida de l'Aprenentatge Automàtic des d'un punt de vista integral, centrant la nostra atenció a les tres etapes fonamentals del cicle: preprocessament del conjunt de dades, construcció del model predictiu (classificador), i validació del model utilitzant mètriques de comportament). [...]
Esta Tesis se enmarca en el ámbito del Aprendizaje Automático Supervisado, en el que presentamos un estudio teórico con aplicaciones. En concreto, hemos realizado aportaciones a los distintos momentos del ciclo de vida del Aprendizaje Automático desde un punto de vista integral, centrando nuestra atención en las tres etapas fundamentales del ciclo: preprocesamiento del conjunto de datos, construcción del modelo predictivo (clasificador), y validación del modelo utilizando métricas de comportamiento. [...]
This Thesis is framed in the topic of Supervised Machine Learning, where we present a theoretical study with applications. Specifically, contributions have been made at the different moments of the Machine Learning life cycle from an integral point of view, focusing our attention on the three fundamental stages of the cycle: preprocessing of the dataset, construction of the predictive model (classifier), and validation of the model using performance metrics. [...]
2022  
Registro completo - Creative Commons
3.
162 p, 44.1 MB Self-supervised learning for image-to-image translation in the small data regime / Álvarez Gila, Aitor ; Weijer, Joost van de, dir. ; Garrote, Estíbaliz, dir.
La irrupció a gran escala de Xarxes Neuronals Convolucionals Profundes (CNNs) a la visió per computador des de 2012 ha duït a un paradigma predominant d'interpretació de la imatge consistent en un procés d'aprenentage completament supervisat amb conjunts massius de dades etiquetades. [...]
La irrupción masiva de las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) en visión artificial a partir de 2012 condujo a un dominio del paradigma consistente en el aprendizaje extremo-a-extremo totalmente supervisado sobre bases de datos de imágenes de gran escala. [...]
The mass irruption of Deep Convolutional Neural Networks (CNNs) in computer vision since 2012 led to a dominance of the image understanding paradigm consisting in an end-to-end fully supervised learning workflow over large-scale annotated datasets. [...]
2022  
Registro completo -
4.
125 p, 8.7 MB Reducing Label Effort with Deep Active Learning / Zolfaghari Bengar, Javad ; Weijer, Joost van de, dir. ; Raducanu, Bogdan, dir.
Les xarxes neuronals convolucionals profundes (CNN) han aconseguit un rendi ment superior en moltes aplicacions de reconeixement visual, com la classificació, detecció i segmentació d'imatges. El entrenament de CNN profundes requereix grans quantitats de dades etiquetades, que tenen un alt cost i son laboriosos de recollir. [...]
Deep convolutional neural networks (CNNs) have achieved superior performance in many visual recognition applications, such as image classification, detection and segmentation. Training deep CNNs requires huge amounts of labeled data, which is expensive and labor intensive to collect. [...]
2021  
Registro completo - Creative Commons
5.
4.2 MB Aterratge autònom d'aeronaus d'ala fixa basat en visió / Nogué Bonet, Narcís ; Lumbreras Ruiz, Felipe, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació) ; Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria
Per al meu treball de fi de grau he decidit abordar el problema de l'aterratge autònom en aeronaus d'ala fixa sote normes de vol visual, ja que considero que els mètodes en ús avui en dia no es beneficien tan com podrien dels avenços més recents en tecnologia, principalment en els camps de la intel·ligència artificial i la visió per computador. [...]
For my research work I have decided to address the problem of autonomous landing in fixed wing aircraft under Visual Flight Rules, as I consider that the methods in use today do not benefit as much as they could from the latest advances in technology, mainly in the fields of artificial intelligence and computer vision. [...]
Para mi trabajo de fin de grado he decidido abordar el problema del aterrizaje autónomo en aeronaves de ala fiza bajo normas de vuelo visual, ya que considero que los métodos en uso hoy en día no se benefician tanto como podrían de los avances más recientes en tecnología, principalmente en los campos de la inteligencia artificial y la visión por computador. [...]
2021
Enginyeria Informàtica [958]  
Registro completo - Creative Commons
6.
126 p, 10.7 MB Visual recognition in the wild : learning from rankings in small domains and continual learning in new domains / Liu, Xialei ; Weijer, Joost van de, dir. ; Bagdanov, Andrew, dir. ; Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació
Les xarxes neuronals convolucionals profundes (CNNs) han assolit resultats molt positius en diverses aplicacions de reconeixement visual, tals com classificació, detecció o segmentació d'imatges. En aquesta tesis, abordem dues limitacions de les CNNs. [...]
Las redes neuronales convolucionales profundas (CNNS) han alcanzado resultados muy positivos en diferentes aplicaciones de reconocimiento visual, tales como clasificación, detección o segmentación de imágenes. [...]
Deep convolutional neural networks (CNNs) have achieved superior performance in many visual recognition application, such as image classification, detection and segmentation. In this thesis we address two limitations of CNNs. [...]
2019  
Registro completo - Creative Commons
7.
11 p, 1.5 MB Predicció del preu de criptomonedes utilitzant tècniques de Deep Learning / Cervantes Álvarez, Abel ; Sánchez Albaladejo, Gemma, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació) ; Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria
L'objectiu d'aquest projecte consisteix en aplicar de manera comparativa tres models diferents de Deep Learning que serveixin per a predir quin serà el preu d'una criptomoneda en el minut següent i el desenvolupament d'una aplicació que posi els models en producció per ajudar en la presa de decisions a l'hora de fer inversions a curt termini. [...]
El objetivo de este proyecto consiste en aplicar de manera comparativa tres modelos diferentes de Deep Learning que sirvan para predecir qual será el precio de una criptomoneda en el siguiente minuto y el desarrollo de una aplicación que ponga los modelos en producción para ayudar en la toma de decisiones a corto plazo. [...]
The aim of this project consists of a comparative application of three different Deep Learning models which are capable to predict the price of a cryptocurrency in the next minute and the development of an application which puts the models in production and helps with short term invest decision making. [...]
2018-07-01
Enginyeria Informàtica [958]  
Registro completo - Creative Commons
8.
12 p, 1.3 MB Descripción de los colores de una imagen mediante técnicas de deep learning / Prades Palacios, Oscar ; Benavente i Vidal, Robert, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació) ; Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria
En este proyecto proponemos una solución para la descripción de los colores de una imagen, basada en el modelo propuesto por Wang et al. [10]. En una primera fase, se implementa un modelo auto-supervisado en el cual se utilizan como supervisión los histogramas de color generados por las mismas imágenes utilizadas durante el aprendizaje. [...]
The aim of this project is to propose a solution for the description of the colors of an image, based on the model proposed by Wang et al. [10]. In a first stage, a self-supervised model is implemented and trained with the color histograms generated by the images used in the learning process. [...]
En aquest projecte proposem una solució per a la descripció dels colors d'una imatge, basada en el model proposat per Wang et al. [10]. En una primera fase, s'implementa un model auto-supervisat en el qual s'utilitzen com supervisió els histogrames de color generats per les mateixes imatges utilitzades durant l'aprenentatge. [...]
2017-06-28
Enginyeria Informàtica [958]  
Registro completo - Creative Commons

¿Le interesa recibir alertas sobre nuevos resultados de esta búsqueda?
Defina una alerta personal vía correo electrónico o subscríbase al canal RSS.
Depósito Digital de Documentos de la UAB :: Buscar :: Enviar :: Personalizar :: Ayuda
Powered by Invenio v1.1.6
Mantenido por ddd.bib@uab.cat  :: Metadatos sujetos a:
Colaboramos