Onderzoek naar ongesuperviseerde leertechnieken voor computervisietaken met neurale netwerken KU Leuven
Traditionele gesuperviseerde methoden voor computervisie vertrouwen meestal op
grote, uitgebreid geannoteerde datasets die duur, bevooroordeeld en ambigu kunnen zijn.
Dit proefschrift onderzoekt zelf-gesuperviseerde of ongesuperviseerde methoden als
een alternatief om deze obstakels te overwinnen. Concreet pakt het fundamentele taken
aan met neurale netwerken en is het doel om intrinsieke structuren uit de afbeeldingen ...