Please ensure Javascript is enabled for purposes of website accessibility
Upisi i studiji
ObjaveUpisi na FERITPregled studijskih programaSveučilišni prijediplomski studijiStručni prijediplomski studijiRazlikovne obvezeSveučilišni diplomski studijDoktorski studijSveučilišni specijalistički studijiLABUS i besplatne pripreme za brucošeDokumenti za upise i studije
Studenti
ObjaveRaspored nastave i ispitaNajčešća pitanja studenataZahtjevi, potvrde i propisiStručna praksaDiplomski završni radoviMobilnost studenataStudentski zborE-sportKorisni linkovi za studenteDokumenti za studente
Znanost i suradnja
ObjaveKonferencije i časopisi FakultetaIstraživačke grupeMeđunarodna suradnjaProjektiSuradnja s gospodarstvomPopularizacija znanostiDokumenti za znanost i suradnjuTransfer tehnologijeMikrotik akademijaCentar za umjetnu inteligenciju
Fakultet
ObjaveOsnovni podaciMisija i vizijaZavodi FakultetaImenik djelatnika FakultetaUprava i službe FakultetaKvalitetaEtičko povjerenstvoProstor i virtualna šetnjaKnjižnica i izdavačka djelatnostJavna nabavaNatječaji za radna mjestaDokumenti za fakultet
EnglishPrijava

IG04 - Istraživačka grupa za inteligentne sustave i robotiku

<< Istraživačka područja

Istraživačko područje: Detektori objekata temeljeni na dubokom učenju učeni na različitim kombinacijama podataka iz stvarnog svijeta i sintetičkih podataka

Modeli dubokog učenja zahtijevaju goleme količine anotiranih podataka. Prikupljanje i označavanje podataka iz stvarnog svijeta je skupo i dugotrajno. Stoga se sve više istražuju mogućnosti strojnog učenja na sintetički generiranim podacima. Dva detektora objekata temeljena na dubokom učenju naučena su na različitim kombinacijama podataka iz stvarnog svijeta i sintetičkih podataka. Testirano je ukupno 12 detektora na stvarnim scenama. Rezultati pokazuju da sintetički podaci mogu doprinijeti boljoj učinkovitosti detektora do određenog omjera podataka iz stvarnog svijeta i sintetičkih podataka.

****

Jelić, Borna; Grbić, Ratko; Vranješ, Mario; Mijić, David

Can we replace real-world with synthetic data in deep learning-based ADAS algorithm
development? // IEEE consumer electronics magazine (2021) doi:10.1109/MCE.2021.3083206

https://ieeexplore.ieee.org/document/9442300

****

Gallery


Contact:

Robert Cupec
redoviti profesor u trajnom izboru

Kneza Trpimira 2B, HR-31000 Osijek | Cara Hadrijana 10b, HR-31000 Osijek Tel: +385 (0) 31 224-600 | Fax: +385 (0) 31 224-605

IBAN: HR19 2390 0011 1000 16777, HPB | OIB: 95494259952 | PDV id. / VAT id.: HR95494259952 © 2021 FERIT | ferit@ferit.hr