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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ESTRATÉGIAS PARA OTIMIZAR PROCESSOS DE ANOTAÇÃO E GERAÇÃO DE DATASETS DE SEGMENTAÇÃO SEMÂNTICA EM IMAGENS DE MAMOGRAFIA Autor: BRUNO YUSUKE KITABAYASHI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALBERTO BARBOSA RAPOSO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 61254
Catalogação: 17/11/2022 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61254@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61254@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61254
Resumo:
Título: ESTRATÉGIAS PARA OTIMIZAR PROCESSOS DE ANOTAÇÃO E GERAÇÃO DE DATASETS DE SEGMENTAÇÃO SEMÂNTICA EM IMAGENS DE MAMOGRAFIA Autor: BRUNO YUSUKE KITABAYASHI
Nº do Conteudo: 61254
Catalogação: 17/11/2022 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61254@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61254@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61254
Resumo:
Com o avanço recente do uso de aprendizagem profunda supervisionada
(supervised deep learning) em aplicações no ramo da visão computacional, a
indústria e a comunidade acadêmica vêm evidenciando que uma das principais
dificuldades para o sucesso destas aplicações é a falta de datasets com a
suficiente quantidade de dados anotados. Nesse sentido aponta-se a necessidade
de alavancar grandes quantidades de dados rotulados para que estes modelos
inteligentes possam solucionar problemas pertinentes ao seu contexto para
atingir os resultados desejados. O uso de técnicas para gerar dados anotados
de maneira mais eficiente está sendo cada vez mais explorado, juntamente com
técnicas para o apoio à geração dos datasets que servem de insumos para o
treinamento dos modelos de inteligência artificial. Este trabalho tem como
propósito propor estratégias para otimizar processos de anotação e geração
de datasets de segmentação semântica. Dentre as abordagens utilizadas neste
trabalho destacamos o Interactive Segmentation e Active Learning. A primeira,
tenta melhorar o processo de anotação de dados, tornando-o mais eficiente e
eficaz do ponto de vista do anotador ou especialista responsável pela rotulagem
dos dados com uso de um modelo de segmentação semântica que tenta imitar
as anotações feitas pelo anotador. A segunda, consiste em uma abordagem que
permite consolidar um modelo deep learning utilizando um critério inteligente,
visando a seleção de dados não anotados mais informativos para o treinamento
do modelo a partir de uma função de aquisição que se baseia na estimação de
incerteza da rede para realizar a filtragem desses dados. Para aplicar e validar
os resultados de ambas as técnicas, o trabalho os incorpora em um caso de
uso relacionado em imagens de mamografia para segmentação de estruturas
anatômicas.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |