Ensinando Redes Convolucionais a Aprenderem a partir de Modelos: Aplicado à Direção Autônoma

Resumo: Redes neurais profundas demandam muitos dados para treinamento. Contudo, muitas aplicações do mundo real têm limitada quantidade de dados disponíveis. Idealmente, modelos deveriam ser suficientes para o treinamento dessas redes, uma vez que elas tenham sido previamente treinadas em bases de dados com quantidades maiores de imagens. Esse projeto visa investigar técnicas para ensinar redes neurais profundas a aprenderem através de modelos, ou com pouquíssimos dados de treinamento, dentro do contexto de direção autônoma.

Data de início: 2018-03-01
Prazo (meses): 36

Participantes:

Papelordem decrescente Nome
Coordenador Thiago Oliveira dos Santos
Pesquisador Claudine Santos Badue Gonçalves
Acesso à informação
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