Destiliranje semantičke segmentacije

Sučić, Filip

prikaz prve stranice dokumenta Destiliranje semantičke segmentacije

Preuzmi
PDF 1.68 MB

završni rad

11 0

Destiliranje semantičke segmentacije

2024. urn:nbn:hr:168:927246

Sučić, Filip

Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

APA 6th Edition

Sučić, F. (2024). Destiliranje semantičke segmentacije (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:927246

MLA 8th Edition

Sučić, Filip. "Destiliranje semantičke segmentacije." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:927246

Chicago 17th Edition

Sučić, Filip. "Destiliranje semantičke segmentacije." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:927246

Harvard

Sučić, F. (2024). 'Destiliranje semantičke segmentacije', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 14.03.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:927246

Vancouver

Sučić F. Destiliranje semantičke segmentacije [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 14.03.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:927246

IEEE

F. Sučić, "Destiliranje semantičke segmentacije", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:927246

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:927246

Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.

Podaci o radu

Naslov	Destiliranje semantičke segmentacije
Naslov (engleski)	Distillation of semantic segmentation
Autor	Filip Sučić
Mentor	Siniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstva	Siniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstva	Josip Šarić (član povjerenstva)
Član povjerenstva	Ivan Martinović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj	Sveučilište u Zagrebu Fakultet elektrotehnike i računarstva Zagreb
Datum i država obrane	2024-07-01, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana	TEHNIČKE ZNANOSTI Računarstvo
Sažetak	Problem kod modela dubokog učenja koji postižu zapanjujuće rezultate je što su često glomazni i ne možemo ih koristiti u stvarnom vremenu. U ovom radu se istražuju metode kako učinkovito prenijeti znanje takvih modela na manje, efikasnije modele. Prikazane su osnovne metode, uključujući destilaciju pomoću tvrdih i mekih oznaka, kao i kombinaciju stvarnih tvrdih oznaka i mekih oznaka učitelja. Eksperimenti su provedeni na skupu podataka Cityscapes, pri čemu je model učitelj Mask2Former, a model... Više
Sažetak (engleski)	The issue with deep learning models that achieve outstanding results is that they are often too cumbersome to be used in real-time applications. This paper explores methods to effectively transfer the knowledge of such models to smaller, more efficient ones. Basic methods are presented, including distillation using hard and soft labels, as well as a combination of true hard labels and soft teacher labels. Experiments were conducted on the Cityscapes dataset, with Mask2Former as the teacher... Više
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezik	hrvatski
URN:NBN	urn:nbn:hr:168:927246
Studijski program	Naziv: Računarstvo Vrsta studija: sveučilišni Stupanj studija: preddiplomski Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursa	Tekst
Način izrade datoteke	Izvorno digitalna
Prava pristupa	Otvoreni pristup
Uvjeti korištenja
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane	2024-10-12 22:10:54

closePristupačnostrefresh

Pristupačnost