Slabo nadzirana semantička segmentacija primjeraka primjenom suparničkog učenja : diplomski rad - Blažić, Katarina (K. Blažić, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Semantička segmentacija prirodnih scena je važan zadatak računalnog vida. Skup postupak pribavljanja oznaka na razini piksela potrebnih za nadzirani pristup semantičkoj segmentaciji je potaknuo razvoj slabo nadziranih pristupa. U ovom radu su opisani neki od slabo nadziranih pristupa za semantičku segmentaciju koji se baziraju na dubokom učenju kao i primjene suparničkog učenja za semantičku segmentaciju. U sklopu rada je implementiran model suparničkog učenja za slabo naziranu semantičku segmentaciju primjeraka zasnovan na pravokutnim okvirima. Generator koristi značajke naučenog Faster R-CNN detektora uz pomoć kojih gradi segmentacijske maske, a diskriminator pruža signale za učenje. Za učenje i validaciju modela su korišteni automobili iz Cityscapes skupa podataka te su prikazani dobiveni rezultati.