Přednáška

Vizuálny transformer a pozornostné mapy

16:30 - 16:55Místnost E112

Na príklade detekcie symbolu na povrchu pneumatiky ukážeme ako rozpoznanie, čo stroj vidí, pomáha stroju zistiť, kde to vidí. Na rozdiel od konvolučných neurónových sietí, pri ktorých je detektor objektov realizovaný spustením veľkého počtu klasifikátorov zdieľajúcich váhy nad rôznymi miestami obrazu, pri transformeroch je schopnosť určiť masku objektu do istej miery inherentnou súčasťou klasifikátora (pokiaľ je úspešne natrénovaný). Predstavíme architektúru vizuálneho transformeru, ukážeme, ako sa dá z neho táto maska vytiahnuť a ako sa dá zmeniť stratégia trénovania tak, aby sme túto schopnosť transformeru zvýraznili. Ide o tzv. destiláciu bez anotácii, kedy sa opakovaním trénovania zdokonaľuje schopnosť siete rozlišovať medzi rôznymi objektmi na neanotovaných obrázkoch z obrovskej dátovej množiny.

Přednášející

Andrej Lúčny

Andrej Lúčny pôsobí v ME-Inspection SK ako výskumník v oblasti počítačového videnia. Doktorát z oblasti integrácie metód umelej inteligencie do systémov reálneho času získal na Katedre aplikovanej informatiky na Fakulte matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského v Bratislave, kde čiastočne pôsobí ako výskumník v oblasti kognitívnej robotiky. Je spoluzakladateľom občianskeho združenia Robotika.SK, ktorá sa venuje popularizácii robotiky a pravidelným porotcom súťaže mobilných robotov ISTROBOT.