Evaluation of Self-Supervised Learning for Vehicle-Type Detection in Autonomous Driving – Manaf AHMED
Manaf AHMED
Diplomová práce
Evaluation of Self-Supervised Learning for Vehicle-Type Detection in Autonomous Driving
Anotace:
Self-Supervised Learning (SSL) method was implemented on vehicle-type detection task within autonomous driving context. The task involved evaluation of prominent SSL methods such as SimCLR and SimSiam against the conventional supervised method. The study explores the influence of different factors on the performance of SSL and its ability to generalize well under different circumstances.Abstract:
Self-Supervised Learning (SSL) method was implemented on vehicle-type detection task within autonomous driving context. The task involved evaluation of prominent SSL methods such as SimCLR and SimSiam against the conventional supervised method. The study explores the influence of different factors on the performance of SSL and its ability to generalize well under different circumstances.
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 31. 8. 2023
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: prof. Dr. Patrick Glauner
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
AHMED, Manaf. \textit{Evaluation of Self-Supervised Learning for Vehicle-Type Detection in Autonomous Driving}. Online. Diplomová práce. České Budějovice: Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích, Přírodovědecká fakulta. 2023. Dostupné z: https://theses.cz/id/3b4ycw/.
Jak správně citovat práci
AHMED, Manaf. Evaluation of Self-Supervised Learning for Vehicle-Type Detection in Autonomous Driving. České Budějovice, 2023. diplomová práce (Mgr.). JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH. Přírodovědecká fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: JIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH, Přírodovědecká fakultaJIHOČESKÁ UNIVERZITA V ČESKÝCH BUDĚJOVICÍCH
Přírodovědecká fakultaMagisterský studijní program / obor:
Artificial Intelligence and Data Science / Artificial Intelligence and Data Science
Práce na příbuzné téma
-
Enhancing Vehicle Interior Action Recognition using Contrastive Self-Supervised Learning with 3D Human Skeleton Representations
Yasser EL BACHIRI -
Enhancing Vehicle Interior Action Recognition using Contrastive Self-Supervised Learning with 3D Human Skeleton Representations
Yasser EL BACHIRI -
Long-term prediction of surrounding agents’ motion in an urban environment for self-driving vehicles
Bohdan Biesiedin
Název
Vložil
Vloženo
Práva