Filtry
wszystkich: 7
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (5)
Wyniki wyszukiwania dla: pseudo-labels
-
Inteligentne Systemy Interaktywne
Potencjał BadawczyNaturalne interfejsy, umożliwiające inteligentną interakcję człowiek-maszyna z możliwością oddziaływania na możliwie wszystkie zmysły człowieka równocześnie i bez potrzeby jego wcześniejszego szkolenia w zakresie używania typowych urządzeń zewnętrznych komputera, w tym z wykorzystaniem metod automatycznego rozpoznawania i syntezy mowy, biometrii, proaktywnych (samo-wykonywalnych) dokumentów elektronicznych, rozpoznawania emocji...
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Potencjał Badawczy* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Potencjał Badawczy* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (2)
Wyniki wyszukiwania dla: pseudo-labels
-
Superkomputer Tryton
Oferta BiznesowaObliczenia dużej skali, Wirtualna infrastruktura w chmurze (IaaS), Analiza danych (big data)
-
Laboratorium Nanomateriałów CZT
Oferta BiznesowaBadanie właściwość powierzchni z wykorzystaniem mikroskopu sił atomowych
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (2)
Wyniki wyszukiwania dla: pseudo-labels
-
Vident-real: an intra-oral video dataset for multi-task learning
Dane BadawczeWe introduce Vident-real, a large dataset of 100 video sequences of intra-oral scenes from real conservative dental treatments performed at the Medical University of Gdańsk, Poland. The dataset can be used for multi-task learning methods including:
-
Closer Look at the Uncertainty Estimation in Semantic Segmentation under Distributional Shift
PublikacjaWhile recent computer vision algorithms achieve impressive performance on many benchmarks, they lack robustness - presented with an image from a different distribution, (e.g. weather or lighting conditions not considered during training), they may produce an erroneous prediction. Therefore, it is desired that such a model will be able to reliably predict its confidence measure. In this work, uncertainty estimation for the task...