Combining common sense rules and machine learning to understand object manipulation
Automatic situation understanding in videos has improved remarkably in recent years. However, state-of-the-art image processing methods still have considerable shortcomings: they usually require training data for each object class present and may have high false positive or false negative rates, mak...
Elmentve itt :
Szerzők: |
Sárkány András Olasz Mike Csákvári Máté |
---|---|
Testületi szerző: | Conference of PhD students in computer science (11.) (2018) (Szeged) |
Dokumentumtípus: | Cikk |
Megjelent: |
University of Szeged, Institute of Informatics
Szeged
2019
|
Sorozat: | Acta cybernetica
24 No. 1 |
Kulcsszavak: | Számítástechnika |
Tárgyszavak: | |
doi: | 10.14232/actacyb.24.1.2019.11 |
Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/59233 |
Hasonló tételek
-
Towards the understanding of object manipulations by means of combining common sense rules and deep networks
Szerző: Csákvári Máté, et al.
Megjelent: (2018) -
IoT Malware Detection with Machine Learning
Szerző: Buttyán Levente, et al.
Megjelent: (2022) -
Online Scheduling with Machine Cost and a Quadratic Objective Function
Szerző: Csirik János, et al.
Megjelent: (2020) -
Protein classification in a machine learning framework
Szerző: Kertész-Farkas Attila
Megjelent: (2009) -
Automating, analyzing and improving pupillometry with machine learning algorithms
Szerző: Kalmár György, et al.
Megjelent: (2019)