Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado

Autor(es)

Gabriel Biscaro Cavallari

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB)
• Data de defesa: 2022-05-24

Membros da banca

Moacir Antonelli Ponti; Zhao Liang; Anderson de Rezende Rocha; Eduardo Alves do Valle Junior

• Orientador: Moacir Antonelli Ponti

Resumo

Sistemas atuais de visão computacional demonstram excelente desempenho em uma variedade de benchmarks, como detecção de objetos, reconhecimento e segmentação semântica de imagens. O treinamento dessas redes segue principalmente o paradigma de aprendizado supervisionado, em que são necessários muitos pares de entrada-saída para o treinamento. No entanto, grandes quantidades de dados rotulados manualmente são custosos e complexos de obter. Portanto, o aprendizado sem a necessidade de dados anotados é de grande importância para aproveitar a grande quantidade de dados visuais não rotulados geralmente disponíveis. Para enfrentar esse desafio, métodos de aprendizado não supervisionado e semi-supervisionado podem auxiliar na utilização de dados não rotulados para reduzir a dependência de grandes conjuntos de dados rotulados. Esta pesquisa tem como objetivo investigar diferentes arquiteturas e estratégias de treinamento que consideram uma situação em que se tem apenas dados não rotulados e dados rotulados limitados. Nossa hipótese é que essa estratégia melhora a generalização e a discriminação do espaço de características aprendido. Por meio de tarefas auxiliares, diferentes bases de dados e experimentos extensivos, concluímos que tanto o aprendizado semi-supervisionado quanto o auto-supervisionado seguido de ajuste fino geram representações discriminativas. Ainda, que essas representações tendem a ser mais robustas à ataques quando comparadas àquelas aprendidas em contextos puramente supervisionados. (AU)

• Processo FAPESP: 19/02033-0 - Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado
• Beneficiário: Gabriel Biscaro Cavallari
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado