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: 01/03/2018
Prazo (meses): 36
Participantes:
Papel |
Nome |
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| Coordenador | THIAGO OLIVEIRA DOS SANTOS |
| Pesquisador | CLAUDINE SANTOS BADUE |
