| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Evento (Conference Proceedings) | |||
| Site | sibgrapi.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | ibi 8JMKD3MGPEW34M/46T9EHH | |||
| Identificador | 8JMKD3MGPEW34M/43BFHL8 | |||
| Repositório | sid.inpe.br/sibgrapi/2020/09.30.14.16 | |||
| Última Atualização | 2020:09.30.14.16.57 (UTC) administrator | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/sibgrapi/2020/09.30.14.16.57 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:06.14.00.00.14 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.1109/SIBGRAPI51738.2020.00024 | |||
| Chave de Citação | Souza:2020:FeLeIm | |||
| Título | Feature learning from image markers for object delineation  | |||
| Formato | On-line | |||
| Ano | 2020 | |||
| Data de Acesso | 17 maio 2024 | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 2832 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | de Souza, Italos Estilon da Silva | |||
| Afiliação | University of Campinas | |||
| Editor | Musse, Soraia Raupp Cesar Junior, Roberto Marcondes Pelechano, Nuria Wang, Zhangyang (Atlas) | |||
| Endereço de e-Mail | italosestilon@gmail.com | |||
| Nome do Evento | Conference on Graphics, Patterns and Images, 33 (SIBGRAPI) | |||
| Localização do Evento | Porto de Galinhas (virtual) | |||
| Data | 7-10 Nov. 2020 | |||
| Editora (Publisher) | IEEE Computer Society | |||
| Cidade da Editora | Los Alamitos | |||
| Título do Livro | Proceedings | |||
| Tipo Terciário | Full Paper | |||
| Histórico (UTC) | 2020-09-30 14:16:57 :: italosestilon@gmail.com -> administrator :: 2022-06-14 00:00:14 :: administrator -> italosestilon@gmail.com :: 2020 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo de Versão | finaldraft | |||
| Palavras-Chave | object delineation convolutional neural networks feature extraction | |||
| Resumo | Convolutional neural networks (CNNs) have been used in several computer vision applications. However, most well-succeeded models are usually pre-trained on large labeled datasets. The adaptation of such models to new applications (or datasets) with no label information might be an issue, calling for the construction of a suitable model from scratch. In this paper, we introduce an interactive method to estimate CNN filters from image markers with no need for backpropagation and pre-trained models. The method, named FLIM (feature learning from image markers), exploits the user knowledge about image regions that discriminate objects for marker selection. For a given CNN's architecture and user-drawn markers in an input image, FLIM can estimate the CNN filters by clustering marker pixels in a layer-by-layer fashion -- i.e., the filters of a current layer are estimated from the output of the previous one. We demonstrate the advantages of FLIM for object delineation over alternatives based on a state-of-the-art pre-trained model and the Lab color space. The results indicate the potential of the method towards the construction of explainable CNN models. | |||
| Arranjo 1 | urlib.net > SDLA > Fonds > SIBGRAPI 2020 > Feature learning from... | |||
| Arranjo 2 | urlib.net > SDLA > Fonds > Full Index > Feature learning from... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPEW34M/43BFHL8 | |||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGPEW34M/43BFHL8 | |||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | 76.pdf | |||
| Grupo de Usuários | italosestilon@gmail.com | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Repositório Espelho | sid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24 | |||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPEW34M/43G4L9S 8JMKD3MGPEW34M/4742MCS | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/sibgrapi/2020/10.28.20.46 6 | |||
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination edition electronicmailaddress group isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | italosestilon@gmail.com | |||
| atualizar | ||||