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Um modelo atencional para classificação de vídeos

Processo: 18/10027-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2019
Vigência (Término): 30 de setembro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Gerberth Adín Ramírez Rivera
Beneficiário:Darley Freire Barreto
Instituição-sede: Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Visão computacional   Reconhecimento de padrões   Processamento de sinais de vídeo   Atenção (processos psicológicos)

Resumo

Uma propriedade importante da percepção humana é aquela onde uma pessoa não costuma interpretar uma cena inteira de uma vez, por exemplo, se nós queremos dizer qual o modelo de um carro, não precisamos olhar para pessoas ou animais no ambiente. Igualmente quando estamos classificando imagens, não precisamos “prestar atenção” em certas partes da imagem. Atenção é um componente importante de redes neurais utilizam para entender sequências como vídeo, voz, texto e etc. Recentemente, pesquisadores vêm usando atenção para criar modelos estado-da-arte para tarefas tais como classificação de imagem, descrição de imagem, geração de imagem, reconhecimento de objeto, reconhecimento de ação, segmentação de imagem, descrição de vídeos, tradução via máquina, resposta à perguntas no contexto visual e etc. Um grande desafio é que a maioria dos modelos baseados em atenção focam em tarefas de Linguagem Natural ou relacionadas, e classificação de vídeo não é muito explorada. Por isso, neste projeto de Mestrado, propomos a avaliação de modelos estado-da-arte e criação de um novo modelo para classificar vídeos baseado em atenção. (AU)

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Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
BARRETO, Darley Freire. Hierarchical variational vistual attention : Um modelo de atenção visual hierárquico. 2021. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação.

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