Analiza učinkovitosti učenja s prenosom znanja pri detekciji objektovŽalik, Mitja (Avtor) Mongus, Domen (Mentor) Strnad, Damjan (Komentor) učenje s prenosom znanjaprenos znanjadetekcija objektovobdelava videoposnetkovgloboko učenjeZaradi nedefiniranosti procesov odločanja globokih nevronskih mrež in njihovega dolgotrajnega učenja predstavlja določitev prenesenega znanja ključen izziv pri implementaciji učinkovite detekcije objektov na novih domenah. Preneseno znanje opredeljuje struktura plasti nevronske mreže, nad katerimi izgradimo nov model, ter izbira plasti, ki jim med učenjem zamrznemo vrednosti uteži. V magistrskem delu analiziramo vpliv števila zamrznjenih plasti na uspešnost učenja s prenosom znanja. V prvem delu opišemo tehnike prenosa znanja ter podamo formalno definicijo detekcije objektov, pri čemer opredelimo poznane metode in izpostavimo ključne izzive, povezane z njimi. Nato predstavimo izveden eksperiment, v katerem primerjamo uspešnost štirih konfiguracij pri prenosu znanja na modelu YOLOv4 na štiri različne ciljne domene. Ugotovimo, da so pri različnih ciljnih domenah uspešne različne konfiguracije, ki so odvisne od stopnje podobnosti izvorne in ciljne domene ter plasti izvornega modela, na kateri je določena značilka izluščena. Čeprav predstavljeni rezultati kažejo nemožnost predvidevanja optimalne konfiguracije prenosa znanja, izveden eksperiment nakazuje, da je učenje tudi v primeru neoptimalnega prenosa znanja uspešnejše od učenja brez prenosa znanja.[M. Žalik]20222022-05-31 17:02:09Magistrsko delo/naloga81794UDK: 004.853:[004.81:159.953.5](043.2)COBISS_ID: 113505027sl