Impact of Data Quality on Deep Learning Algorithms in Computer Vision – Bc. Vlastimil Martinek
Bc. Vlastimil Martinek
Master's thesis
Impact of Data Quality on Deep Learning Algorithms in Computer Vision
Impact of Data Quality on Deep Learning Algorithms in Computer Vision
Abstract:
Architektury hlubokého učení a kvalita dat jsou faktory při zlepšování výkonu úloh počítačového vidění. V posledních letech došlo k významnému pokroku v navrhování architektur konvolučních neuronových sítí. Stále však není jasné, jak zlepšit kvalitu dat pro další zvýšení výkonu těchto modelů. Tato práce zkoumá, které aspekty kvality dat ovlivňují výkon modelů hlubokého učení aplikovaných na datové …moreAbstract:
Deep learning architectures and data quality are factors in improving the performance of computer vision tasks. In recent years, there were notable advancements in designing convolutional neural network architectures. However, it is still unclear how to improve data quality to enhance these models' performance further. This thesis explores which data quality aspects affect the performance of deep learning …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 7. 1. 2021
Identifier:
https://is.muni.cz/th/g5x2j/
Thesis defence
- Date of defence: 11. 2. 2021
- Supervisor: doc. Mouzhi Ge, Ph.D.
- Reader: PhD Bacem Mbarek
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsMaster programme / field:
Artificial intelligence and data processing / Machine learning and artificial intelligence
Theses on a related topic
-
Visualization of hidden layers in convolutional neural networks
Jakub Hruška -
Modelling small-RNA binding using Convolutional Neural Networks
Eva Klimentová -
Automatic Recognition of User Interface States Using Convolutional Neural Networks
Klára Petrovičová -
Segmentation of Dense Cell Populations using Convolutional Neural Networks
Filip Lux -
Interpretation techniques for deep neural networks in digital histopathology
Martin Krebs -
Automatic trackingand assessment of chronic wounds using augmented skin imaging and convolutional neural networks
Monika Molnárová -
Použití konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci snímků ptačího peří
Kateřina Zárybnická -
Jak zmást konvoluční neuronové síte?
Erik Daniel MURGAŠ