Segmentacija videoposnetkov vodnih scen s pomočjo delno nadzorovanega učenjaČesnik, Blaž (Avtor) Kristan, Matej (Mentor) računalniški viddelno nadzorovano učenjevideo segmentacijanenadzorovana domenska adaptacijaZaznavanje ovir je ključnega pomena za avtonomna plovila, saj lahko ob nepravilni detekciji pride do trka plovila ali nepotrebnega izogibanja objektov, ki ne obstajajo. Temu se lahko izognemo z uporabo natančnejših modelov za detekcijo takšnih ovir. Ker so avtonomna plovila dokaj neraziskano področje v primerjavi z avtonomnimi vozili, je posledično na voljo tudi manj anotiranih semantično segmentacijskih zbirk vodne domene, s katerimi bi lahko učili mrežo. Ker je ročna anotacija za generiranje takšnih zbirk draga in vzame veliko časa, je uporaba slik brez anotacij uporabna alternativa. V magistrskem delu se posvetimo evalvaciji metod, namenjenim nenadzorovani domenski adaptaciji, ki za učenje uporabljajo anotirane slike iz izvorne zbirke, ter slike brez anotacij iz ciljne zbirke. V ta namen preizkusimo adaptacijske metode notranje domenske adaptacije, adaptacijo z manipulacijo spektra, metodo s prileganjem instanc ter dvosmerno učenje. Analizo izvajamo na referenčni mreži WaSR [5], ki je trenutno najuspešnejša področju segmentacije na vodni domeni, analiziramo pa tudi adaptacijo na reducirani verziji mreže WaSR, pri kateri ne upoštevamo dodatnih regularizacij uporabljenih v popolni referenčni mreži. Analiza je pokazala, da ob adaptaciji reducirane mreže WaSR, dosega najboljše rezultate metoda adaptacije z manipulacijo spektra, ki za približno 6% izboljša F-mero popolne referenčne mreže, pri adaptaciji popolne mreže je metoda za približno 7% slabša, z uporabo referenčne mreže WaSR s sklopljeno izgubno funkcijo ločevanja vode pa za približno 3% boljša kot popolna mreža WaSR.20212021-06-30 09:40:00Magistrsko delo/naloga127974sl