Táto práca sa zaoberá určením neistoty v predikciách modelov hlbokého učenia. Aj keď sa týmto modelom darí dosahovať vynikajúce výsledky v mnohých oblastiach počítačového videnia, ich výstupy sú väčšinou deterministické a neposkytujú mnoho informácií o tom, ako si je model istý svojou predpoveďou. To je obzvlášť dôležité pri analýze lekárskych obrazových dát, kde môžu mať omyly vysokú cenu a schopnosť detekovať neisté predikcie by umožnila dohliadajúcemu lekárovi spracovať relevantné prípady manuálne. V tejto práci aplikujem niekoľko rôznych metrík vyvinutých v nedávnom výskume pre určenie neistoty na modely hlbokého učenia natrénované pre lokalizáciu cefalometrických landmarkov. Následne ich vyhodnotím a porovnávam v sade experimentov, ktorých úlohou je určiť, nakoľko jednotlivé metriky poskytujú užitočnú informáciu o tom, ako si je model istý svojou predpoveďou.
Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:399177 |
Date | January 2019 |
Creators | Drevický, Dušan |
Contributors | Kolář, Martin, Kodym, Oldřich |
Publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií |
Source Sets | Czech ETDs |
Language | English |
Detected Language | Unknown |
Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Page generated in 0.0016 seconds