OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * : Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název * : Classification of dragonflies with computationally restricted deep neural network
Citace : Molek, V., Ožana, S. a HYKEL, M. Classification of dragonflies with computationally restricted deep neural network. In: ISCAMI 2019: Proceedings of the 20th International Student Conference on Applied Mathematics and Informatics 2019-05-16 Praha. Praha: České vysoké učení technické v Praze, 2019.
Podnázev :
Rok * : 2019
Obor * : Informatika
Počet stran * : 2
Strana od * : neuvedeno
Strana do * : neuvedeno
Forma vydání * : Tištená verze
Kód ISBN * :
Kód ISSN :
Název sborníku * : Proceedings of the 20th International Student Conference on Applied Mathematics and Informatics
Sborník : Mezinárodní
Název nakladatele * : České vysoké učení technické v Praze
Místo vydání * : Praha
Stát vydání : Sborník vydaný v ČR
Název konference : ISCAMI 2019
Místo konání konference * : Praha
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS :
EID :
Klíčová slova anglicky * :
kernels, F-transform, convolution neural networks
Popis v původním jazyce * :
In our research, we are focused on a semantic description of feature maps and corresponding to them kernels that are used in Convolutional neural networks (CNN). A CNN is a hierarchically ordered computational tool that uses a training process to learn and extract abstract characteristics (features) of input objects. The extracted features have to approximate the original object sufficiently for a next stage (classification, regression, etc.). The first layer of a CNN extracts features by performing convolution operations with a number of kernels. Therefore, to study the semantic description of feature maps in the first layer, we should be focused on convolutional kernels (otherwise, weight vectors). We make a conjecture that in the first layer, a CNN learns the most typical image processing convolutional kernels, and they appear in subsequent layers as well. To confirm our claim, we have used 5 CNNs~\cite{vgg,inception,resnet,mobilenet,alexnet} trained on the \textit{ImageNet} dataset. In the first layer of selected CNNs, we have identified (after performing clustering) the following kernels: gradient kernels with various rotations, Gaussian kernels and texture extracting kernels (e.g., Gabor filters). Further, we have found kernels sensitive to certain color(s) (combinations) that might be dominant in the ImageNet.To conclude, our hypothesis seems to be correct, and a CNN indeed learns standard image processing convolution kernels. A relationship between kernels in further layers is a subject of the future research.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01:

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}