Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Optimální struktury hlubokých sítí pro počítačové vidění

Veřejná podpora

  • Poskytovatel

    Grantová agentura České republiky

  • Program

    JUNIOR STAR

  • Veřejná soutěž

    SGA0202400003

  • Hlavní účastníci

    České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická

  • Druh soutěže

    VS - Veřejná soutěž

  • Číslo smlouvy

    24-10738M

Alternativní jazyk

  • Název projektu anglicky

    Inductive Biases of Deep Neural Networks in Computer Vision

  • Anotace anglicky

    Deep Neural Network models have in the recent years dominated virtually all areas of Artificial Intelligence and Computer Vision. Despite the recent success, the models are easily confused by trivial samples not present in the training set and even the largest models lack basic generalisation and reasoning abilities despite having hundreds of millions of parameters and being trained on millions of very diverse data samples - suggesting that a fundamental piece of understanding is still missing. We propose that one of the missing pieces in current models is an appropriate inductive bias - the set of prior assumptions used to generalise and make a prediction based on a finite set of training samples - and therefore in this project, we want to study inductive biases for common Computer Vision tasks and incorporate them into modern Deep Neural Networks. This will result in Deep Neural Network models which require less parameters, which are more efficient, which are less confused by out-of-distribution data samples and which require less training data.

Vědní obory

  • Kategorie VaV

    ZV - Základní výzkum

  • OECD FORD - hlavní obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

  • OECD FORD - vedlejší obor

  • OECD FORD - další vedlejší obor

  • CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

    AF - Dokumentace, knihovnictví, práce s informacemi<br>BC - Teorie a systémy řízení<br>BD - Teorie informace<br>IN - Informatika

Termíny řešení

  • Zahájení řešení

    1. 1. 2024

  • Ukončení řešení

    31. 12. 2028

  • Poslední stav řešení

    Z - Začínající víceletý projekt

  • Poslední uvolnění podpory

Dodání dat do CEP

  • Důvěrnost údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

  • Systémové označení dodávky dat

    CEP24-GA0-GM-R

  • Datum dodání záznamu

    27. 2. 2024

Finance

  • Celkové uznané náklady

    23 101 tis. Kč

  • Výše podpory ze státního rozpočtu

    23 101 tis. Kč

  • Ostatní veřejné zdroje financování

    0 tis. Kč

  • Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

    0 tis. Kč