CLASSIFICADOR DE IMAGENS COM REDES NEURAIS
Diemesleno Souza Carvalho
Prof. KeijiYamanaka
AGENDA
• Apresentação do problema
• Pesquisa realizada
• Amostragem
• Rede Neural
• Treinamento
• Teste
• Aplicação desenv...
APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA
APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA
APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA
PESQUISA REALIZADA
PESQUISA REALIZADA
PESQUISA REALIZADA
PESQUISA REALIZADA
PESQUISA REALIZADA
PESQUISA REALIZADA
exemplos
PESQUISA REALIZADA
PESQUISA REALIZADA
AMOSTRAGEM
AMOSTRAGEM
http://nlp.cs.illinois.edu/HockenmaierGroup/8k-pictures.html
AMOSTRAGEM
8.091 imagens
40.455 sentenças
Flickr8k
REDE NEURAL
REDE NEURAL
- LSTM - Long-ShortTerm Memory
- Back Propagação
- Tangente Hiperbólica
- Taxa de Aprendizado 0,001
- Camadas ...
TREINAMENTO
TREINAMENTO
Durante o treinamento, as imagens
juntamente com as sentenças são
alimentadas como entrada da rede, que
deve, ...
TREINAMENTO
TREINAMENTO
TREINAMENTO
Durante o treinamento, as imagens
juntamente com as sentenças são
alimentadas como entrada da rede, que
deve, ...
TREINAMENTO
TESTE
TESTE
Após realizar o treinamento, e ainda antes
de efetuar o teste foi realizada uma fase
de previsão, onde o programa an...
TESTE
Após realizar o treinamento, e ainda antes
de efetuar o teste foi realizada uma fase
de previsão, onde o programa an...
TESTE
Após realizar o treinamento, e ainda antes
de efetuar o teste foi realizada uma fase
de previsão, onde o programa an...
TESTE
TESTE
TESTE
TESTE
APLICAÇÃO DESENVOLVIDA
CONCLUSÃO
O sistema desenvolvido ainda apresenta uma
baixa proporção de sentenças corretas.
A RNA demonstrou se confundir ...
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Classificador de imagens com redes neurais

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Slides da apresentação do projeto final da disciplina Redes Neurais no mestrado da Universidade Federal de Uberlândia.

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Classificador de imagens com redes neurais

  1. 1. CLASSIFICADOR DE IMAGENS COM REDES NEURAIS Diemesleno Souza Carvalho Prof. KeijiYamanaka
  2. 2. AGENDA • Apresentação do problema • Pesquisa realizada • Amostragem • Rede Neural • Treinamento • Teste • Aplicação desenvolvida • Conclusão
  3. 3. APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA
  4. 4. APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA
  5. 5. APRESENTAÇÃO DO PROBLEMA
  6. 6. PESQUISA REALIZADA
  7. 7. PESQUISA REALIZADA
  8. 8. PESQUISA REALIZADA
  9. 9. PESQUISA REALIZADA
  10. 10. PESQUISA REALIZADA
  11. 11. PESQUISA REALIZADA exemplos
  12. 12. PESQUISA REALIZADA
  13. 13. PESQUISA REALIZADA
  14. 14. AMOSTRAGEM
  15. 15. AMOSTRAGEM http://nlp.cs.illinois.edu/HockenmaierGroup/8k-pictures.html
  16. 16. AMOSTRAGEM 8.091 imagens 40.455 sentenças Flickr8k
  17. 17. REDE NEURAL
  18. 18. REDE NEURAL - LSTM - Long-ShortTerm Memory - Back Propagação - Tangente Hiperbólica - Taxa de Aprendizado 0,001 - Camadas Escondidas: 256 - Entradas: Lotes com 100 imagens - Épocas: 15000
  19. 19. TREINAMENTO
  20. 20. TREINAMENTO Durante o treinamento, as imagens juntamente com as sentenças são alimentadas como entrada da rede, que deve, ao final, gerar uma sentença própria, baseada no contexto das palavras apresentadas na entrada da rede.
  21. 21. TREINAMENTO
  22. 22. TREINAMENTO
  23. 23. TREINAMENTO Durante o treinamento, as imagens juntamente com as sentenças são alimentadas como entrada da rede, que deve, ao final, gerar uma sentença própria, baseada no contexto das palavras apresentadas na entrada da rede.
  24. 24. TREINAMENTO
  25. 25. TESTE
  26. 26. TESTE Após realizar o treinamento, e ainda antes de efetuar o teste foi realizada uma fase de previsão, onde o programa analisa um determinado checkpoint e aplica o algoritmo BLEU para pontuar as sentenças geradas pela RNA.
  27. 27. TESTE Após realizar o treinamento, e ainda antes de efetuar o teste foi realizada uma fase de previsão, onde o programa analisa um determinado checkpoint e aplica o algoritmo BLEU para pontuar as sentenças geradas pela RNA. Bilingual Evaluation Understudy
  28. 28. TESTE Após realizar o treinamento, e ainda antes de efetuar o teste foi realizada uma fase de previsão, onde o programa analisa um determinado checkpoint e aplica o algoritmo BLEU para pontuar as sentenças geradas pela RNA. Bilingual Evaluation Understudy
  29. 29. TESTE
  30. 30. TESTE
  31. 31. TESTE
  32. 32. TESTE
  33. 33. APLICAÇÃO DESENVOLVIDA
  34. 34. CONCLUSÃO O sistema desenvolvido ainda apresenta uma baixa proporção de sentenças corretas. A RNA demonstrou se confundir facilmente com palavras que se repetem ao longo do treinamento e também com palavras com mais de um sentido. Pretende-se realizar uma filtragem de palavras e testes com outras configurações durante o treinamento para melhorar o desempenho da geração de sentenças.

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