Destilacija znanja globokih modelov za biometrijo beločniceBizjak, Matic (Avtor) Peer, Peter (Mentor) Štruc, Vitomir (Komentor) Vitek, Matej (Komentor) destilacija znanjarezanje filtrovkonvolucijske nevronse mrežebeločnicasegmentacijaDestilacija znanja je pristop izdelave lahkih modelov s prenosom znanja iz globokih modelov, ki imajo veliko število parametrov, so časovno zahtevni in imajo zelo visoko natančnost. V magistrskem delu ovrednotimo pristop destilacije znanja na področju biometrije očesa. Izdelamo nov postopek pridobitve lahkega modela za segmentacijo beločnice s kombinacijo dveh pristopov, destilacije znanja in rezanja filtrov, ter pokažemo, da sta oba pristopa ključna za uspeh našega postopka. S predstavljenim izvirnim postopkom pridobitve lahkega modela odstranimo 74 % operacij s plavajočo vejico za eno sklepanje in 73,2 % parametrov ter izgubimo 1,27 % natančnosti, poleg tega pa odstranimo 2-krat toliko parametrov kot najsodobnejši model in v primerjavi izgubimo le 1,74 % natančnosti. V luči te primerjave na koncu identificiramo možne nadgradnje, ki imajo potencial za izboljšanje našega pristopa.20202020-11-06 10:50:09Magistrsko delo/naloga121899VisID: 24601COBISS_ID: 37218051sl