Busca avançada
Ano de início
Entree

Buscando Robustez em Arquiteturas de Aprendizagem Profunda para Aplicações e-Science

Processo: 18/23908-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Pesquisa
Vigência (Início): 07 de julho de 2019
Vigência (Término): 06 de julho de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Fabio Augusto Faria
Beneficiário:Fabio Augusto Faria
Pesquisador Anfitrião: Gustavo Carneiro
Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Local de pesquisa: University of Adelaide, Austrália  
Assunto(s):Aprendizado computacional   Redes neurais convolucionais   Inteligência artificial   Aprendizagem profunda   Classificação de imagens
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizagem de Maquina | aprendizagem profunda | Classificação de Imagens | Fusão de Informação | Redes Neurais convolucionais | Inteligência Artificial

Resumo

Arquiteturas de aprendizagem profunda, mais conhecidas como deep learning e em especial as redes neurais convolucionais (CNNs) são responsáveis pelo grande avanço das pesquisas nas áreas de visão computacional e aprendizagem de máquina dos últimos tempos. Esse fato se dá pelos excelentes resultados obtidos por essas redes em diferentes domínio de aplicações. O ressurgimento das CNNs ocorre em 2012, quando aparece para o mundo a arquitetura AlexNet, conseguindo reduzir a taxa de erros da competição ImageNet em 10% na tarefa de reconhecimento de grande volume de dados. Esse surpreendente resultado atraiu olhares da comunidade cient1fica para essas redes de aprendizagem profunda e em pouco tempo, a taxa de erros caiu para 7,3% e hoje o desafio está praticamente solucionado com taxas de erros menores que 3%. Em 2014, um grupo de pesquisas da Google observou que diversos modelos de aprendizagem de máquina eram vulneráveis a exemplos chamados adversariais. A adição proposital de imperceptível ruído em imagens bastava para confundir qualquer modelo de aprendizagem treinado. Este fato alavancou uma nova linha de pesquisa, reconhecimento de padrão adversarial, que visa a criação de modelos de aprendizagem robustos aos dados de distribuição diferente daquela utilizada na etapa de treinamento (exemplos adversariais). Esse comportamento indesejado das CNNs, observado na literatura, pode ser causado por problemas ocorridos em vários momentos ao longo do processo de aprendizagem. Neste sentido, este projeto de pesquisa tem como objetivo estudar, avaliar e desenvolver novas abordagens de aprendizagem profunda mais robustas aos exemplos adversariais e assim, melhorar os resultados de eficácia na tarefa de classificação de dados multimídias em aplicações reais do domínio e-Science.

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total):
Mais itensMenos itens
VEICULO: TITULO (DATA)
VEICULO: TITULO (DATA)

Publicações científicas (8)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FERREIRA, ALVARO R., JR.; DE ROSA, GUSTAVO H.; PAPA, JOAO P.; CARNEIRO, GUSTAVO; FARIA, FABIO A.; IEEE COMP SOC. Creating Classifier Ensembles through Meta-heuristic Algorithms for Aerial Scene Classification. 2020 25TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION (ICPR), v. N/A, p. 8-pg., . (14/12236-1, 18/23908-1, 17/25908-6, 19/07665-4, 19/02205-5)
AONO, ALEXANDRE H.; NAGAI, JAMES S.; DICKEL, GABRIELLA DA S. M.; MARINHO, RAFAELA C.; DE OLIVEIRA, PAULO E. A. M.; PAPA, JOAO P.; FARIA, FABIO A.. stomata classification and detection system in microscope images of maize cultivar. PLoS One, v. 16, n. 10, . (18/23908-1)
FARIA, FABIO AUGUSTO; CARNEIRO, GUSTAVO; IEEE. Why are Generative Adversarial Networks so Fascinating and Annoying?. 2020 33RD SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI 2020), v. N/A, p. 8-pg., . (18/23908-1, 17/25908-6)
PIMENTA, GUILHERME B. A.; DALLAQUA, FERNANDA B. J. R.; FAZENDA, ALVARO; FARIA, FABIO A.; DECARVALHO, BM; GONCALVES, LMG. Neuroevolution-based Classifiers for Deforestation Detection in Tropical Forests. 2022 35TH SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI 2022), v. N/A, p. 6-pg., . (19/26702-8, 15/24485-9, 14/50937-1, 18/23908-1, 17/25908-6)
AONO, ALEXANDRE H.; NAGAI, JAMES S.; DICKEL, GABRIELLA DA S. M.; MARINHO, RAFAELA C.; DE OLIVEIRA, PAULO E. A. M.; PAPA, JOAO P.; FARIA, FABIO A.. A stomata classification and detection system in microscope images of maize cultivars. PLoS One, v. 16, n. 10, p. 17-pg., . (18/23908-1)
ANDRADE, NATAN; FARIA, FABIO A.; CAPPABIANCO, FABIO A. M.; IEEE COMP SOC. Improving Similarity Metric of Multi-modal MR Brain Image Registration Via a Deep Ensemble. 2021 34TH SIBGRAPI CONFERENCE ON GRAPHICS, PATTERNS AND IMAGES (SIBGRAPI 2021), v. N/A, p. 8-pg., . (18/23908-1, 16/21591-5)
BURIS, LUIZ H.; PEDRONETTE, DANIEL C. G.; PAPA, JOAO P.; ALMEIDA, JURANDY; CARNEIRO, GUSTAVO; FARIA, FABIO A.; IEEE. MIXUP-BASED DEEP METRIC LEARNING APPROACHES FOR INCOMPLETE SUPERVISION. 2022 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING, ICIP, v. N/A, p. 5-pg., . (18/23908-1, 14/12236-1, 19/07665-4, 21/01870-5)
PRESOTTO, JOAO GABRIEL CAMACHO; DOS SANTOS, SAMUEL FELIPE; VALEM, LUCAS PASCOTTI; FARIA, FABIO AUGUSTO; PAPA, JOAO PAULO; ALMEIDA, JURANDY; PEDRONETTE, DANIEL CARLOS GUIMARAES. Weakly supervised learning based on hypergraph manifold ranking?. JOURNAL OF VISUAL COMMUNICATION AND IMAGE REPRESENTATION, v. 89, p. 12-pg., . (18/15597-6, 18/23908-1, 17/25908-6, 19/04754-6, 20/11366-0)

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas utilizando este formulário.