Banca de QUALIFICAÇÃO: ITALLO PATRICK CASTRO ALVES DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ITALLO PATRICK CASTRO ALVES DA SILVA
DATA : 14/02/2025
HORA: 11:00
LOCAL: meet.google.com/gjb-cbsq-tma
TÍTULO:

Estratégias de Redução de Modelos de Redes Neurais e sua Influência na Robustez Contra Corrupções Naturais em Imagens

 

PALAVRAS-CHAVES:

Inteligência Artificial; Processamento de Imagens; Robustez; Otimização de modelos.

PÁGINAS: 30
RESUMO:

As redes neurais profundas e técnicas de aprendizagem de máquina têm se mostrado eficazes em diversas tarefas de visão computacional, como a classificação de objetos. No entanto, esses modelos frequentemente perdem desempenho ao lidar com distorções naturais em imagens, problema significativo em aplicações de produção, como em veículos autônomos, onde condições ambientais variáveis são comuns. Este estudo investiga a robustez de modelos de aprendizagem de máquina, especificamente após a aplicação de técnicas de otimização de tamanho, como poda, quantização e \emph{weight sharing}. A pesquisa aborda quais técnicas ou combinações de técnicas impactam mais a robustez dos modelos contra corrupções naturais e analisa a correlação entre a redução do modelo e sua robustez. Além disso, são explorados quais modelos do estado da arte são mais afetados por essas técnicas e quais tipos de corrupções causam maiores impactos nos modelos reduzidos. O objetivo é identificar estratégias de otimização que mantenham a robustez necessária para aplicações em dispositivos com restrições de recursos.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2343385 - ERICK DE ANDRADE BARBOZA
Interno(a) - 1963609 - BALDOINO FONSECA DOS SANTOS NETO
Externo(a) à Instituição - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS - UFRN