Generativno modeliranje dvoumnosti pri iskanju slik na podlagi delnih skic z metodo izravnalnega tokaRoštan, Žan (Avtor) Čehovin Zajc, Luka (Mentor) iskanje slik na podlagi skicdelne skiceizravnalni toknegotovostgenerativni modeliV diplomskem delu obravnavamo iskanje scenskih slik na podlagi delnih prostoročnih skic, pri katerih lahko majhno število potez dopušča več možnih interpretacij prizora. Za modeliranje te dvoumnosti predlagamo pogojni generativni model, temelječ na metodi izravnalnega toka, ki za isto delno skico iz različnih naključnih začetnih stanj ustvari več končnih predstavitev v skupnem prostoru vložitev skic in slik. Njihovo geometrijsko razpršenost in nesoglasje rezultatov iskanja uporabljamo kot posredna pokazatelja negotovosti modela. Poskusi na zbirki FS-COCO pokažejo, da se nesoglasje generiranih predstavitev z dokončevanjem skice v povprečju zmanjšuje, pri posameznih skicah pa lahko relativno velika razpršenost ostane prisotna tudi pri skoraj ali povsem dokončanih poizvedbah. Kvalitativna analiza pokaže, da se geometrijska razpršenost lahko, vendar ne nujno, izrazi tudi kot nesoglasje med rezultati iskanja. Generirane predstavitve dodatno ovrednotimo pri klasičnem iskanju in jih primerjamo z neposredno uporabo izhodiščnih vložitev ter determinističnimi preslikavami. Ti pristopi lahko pri iskanju dosežejo boljše rezultate, vendar za posamezno skico vrnejo eno samo končno predstavitev in zato ne omogočajo analize nesoglasja z vzorčenjem. Rezultati kažejo, da lahko generativno modeliranje z več vzorci poleg samega rezultata iskanja zagotovi dodaten signal o vedenju modela pri dvoumnih poizvedbah.20262026-09-14 10:40:19Diplomsko delo/naloga187772sl