Dynamic multimodal object segmentation based on natural language referring expressions and its applications
"En este documento de tesis se propone un modelo de Aprendizaje Profundo para resolver la tarea de segmentación de objetos basada en expresiones referidas descritas a través de lenguaje natural. El modelo se encuentra basado en principios del estado del arte, los cuales son combinados para obte...
- Autores:
-
Margffoy Tuay, Edgar Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/40152
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/1992/40152
- Palabra clave:
- Sistemas multimedia
Visión artificial
Procesamiento de lenguaje natural (Computación)
Procesamiento de imágenes
Video digital
Sistemas de reconocimiento de configuraciones
Ingeniería
- Rights
- openAccess
- License
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"En este documento de tesis se propone un modelo de Aprendizaje Profundo para resolver la tarea de segmentación de objetos basada en expresiones referidas descritas a través de lenguaje natural. El modelo se encuentra basado en principios del estado del arte, los cuales son combinados para obtener un nuevo modelo que cuenta con un rendimiento superior en las bases de datos de referencia existentes para el problema. Adicionalmente se propone una aplicación móvil, junto a una arquitectura de distribución para demostrar las capacidades del modelo en tareas del mundo real." -- Tomado del Formato de Documento de Grado |
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Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Hernández Peñaloza, José Tiberiovirtual::17214-1Arbeláez Escalante, Pablo Andrésvirtual::17215-1Margffoy Tuay, Edgar Andrés45ac0bb0-56d2-4f65-93bd-438dad6dad495002020-06-10T16:53:56Z2020-06-10T16:53:56Z2018http://hdl.handle.net/1992/40152u807883.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/"En este documento de tesis se propone un modelo de Aprendizaje Profundo para resolver la tarea de segmentación de objetos basada en expresiones referidas descritas a través de lenguaje natural. El modelo se encuentra basado en principios del estado del arte, los cuales son combinados para obtener un nuevo modelo que cuenta con un rendimiento superior en las bases de datos de referencia existentes para el problema. Adicionalmente se propone una aplicación móvil, junto a una arquitectura de distribución para demostrar las capacidades del modelo en tareas del mundo real." -- Tomado del Formato de Documento de Grado"The first part of this dissertation introduces a novel Deep Learning model that merges both visual and language information in a recurrent fashion by fusing Language Features, such as Word Embed- dings and higher-dimensional representations obtained by training a Recurrent Neural model over the referring expression with low resolution visual convolutional features extracted by means of a Convolutional Neural Network (CNN) on the channel dimension of the latter one. As a novel con- tribution, the model takes into account a set of filters derived directly from the expression, whose convolutional response is directly related to different image features, such as spatial localization and color references that reinforce and improve the overall method performance accuracy. Finally, the upsampling step from low resolution to high resolution of the combined features takes advantage of the multiple resolution feature maps generated by the CNN." -- Tomado del Formato de Documento de GradoIngeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado82 hojasapplication/pdfengUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería de Sistemas y Computacióninstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaDynamic multimodal object segmentation based on natural language referring expressions and its applicationsTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSistemas multimediaVisión artificialProcesamiento de lenguaje natural (Computación)Procesamiento de imágenesVideo digitalSistemas de reconocimiento de configuracionesIngenieríaPublicationhttps://scholar.google.es/citations?user=-gUUc7oAAAAJvirtual::17214-1https://scholar.google.es/citations?user=k0nZO90AAAAJvirtual::17215-10000-0002-5035-4363virtual::17214-10000-0001-5244-2407virtual::17215-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000246689virtual::17214-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001579086virtual::17215-1ad318216-13a5-4de4-9d7f-e3ab42397d84virtual::17214-1b4f52d42-ce2a-4e74-a22f-e52a6bfbd48evirtual::17215-1ad318216-13a5-4de4-9d7f-e3ab42397d84virtual::17214-1b4f52d42-ce2a-4e74-a22f-e52a6bfbd48evirtual::17215-1ORIGINALu807883.pdfapplication/pdf27837624https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/5f2785bb-dab0-4126-9b8c-b6431f7ec0cb/download546140330591e7e36c03bcd835b40b4eMD51THUMBNAILu807883.pdf.jpgu807883.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7671https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/696eacb7-d969-4956-81f5-988a8935b622/downloadcbaf246a0ae95871c0279e4034acb188MD55TEXTu807883.pdf.txtu807883.pdf.txtExtracted texttext/plain87071https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/ceb31d7f-a8ba-45f3-8fcc-4fa403955c04/download5d2d924a26f0fca4366901e86c135101MD541992/40152oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/401522024-03-13 15:57:33.867http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co |