Geração automática de mapas de dificuldade para datasets

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Custódio Júnior, Elton
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30197
Resumo: Mapas de dificuldade são estruturas que armazenam os níveis de dificuldade estimados para que um algoritmo de detecção de mudança classifique corretamente cada pixel dos quadros de um vídeo. Tais mapas são utilizados como principal informação na obtenção de uma medida objetiva, considerada o "nível de dificuldade" do vídeo. A geração de um mapa de dificuldade de um vídeo requer a utilização do ground truth. Criar um ground truth é um processo considerado trabalhoso, pois consiste na atribuição, muitas vezes de forma manual, de rótulos para todos os pixels de todos os quadros do vídeo. Nesta pesquisa, apresenta-se um método, que consiste em uma rede neural treinada, capaz de, sem o auxílio do ground truth, gerar novos mapas de dificuldade. Deste modo, espera-se que os mapas de dificuldades auxiliem na criação de datasets e na avaliação de algoritmos de detecção de mudanças.
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