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Encontrando correspondências entre representações de diferentes domínios usando combinações de características não-supervisionadas

Processo: 19/02808-1
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
Vigência (Início): 17 de julho de 2019
Vigência (Término): 16 de julho de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Moacir Antonelli Ponti
Beneficiário:Leonardo Sampaio Ferraz Ribeiro
Supervisor no Exterior: John Collomosse
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Surrey, Inglaterra  
Vinculado à bolsa:17/22366-8 - Redes geradoras e aprendizado de características para busca entre domínios visuais, BP.DD
Assunto(s):Visão computacional   Aprendizagem profunda

Resumo

Avanços atuais na área de recuperação de imagens entre domínios são bastante dependentes na disponibilidade de grandes quantidades de dados anotados. Neste projeto desejamos explorar o uso e desenvolvimento de métodos não-supervisionados de aprendizado de características que possam superar a lacuna natural que há entre domínios diferentes. Estamos particularmente interessados em representações inferidas por variantes das Redes Geradoras Adversariais (GANs) e como os pesos aprendidos por autoencoders podem ser usados como uma representação concreta da lacuna mencionada. Esperamos que ambos estudos levem ao desenvolvimento de novos métodos de combinação de características não-supervisionados e de recuperação de imagens entre domínios no estado da arte.