Applied Anomaly Detection on unsupervised detection of marine mammals
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/344890
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2021-01
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this report, techniques for Anomaly Detection are explored with the aim of automating the process of detecting marine mammals in satellite imagery. This can be later be applied to extract and prepare data for an object detection system. The project is mostly comprised by an exploration of two different approaches, Generative Adversarial Networks and Auto-encoders. On top of that, a brand new synthetic dataset was created for this Computer Vision task and contribute to the research of similar oceanic challenges. Three new metrics will be explored for the task of making an assessment and comparison of the models. The mentioned exploration of the models for Anomaly Detection will also report results and analyses on experiments that test configurations and methodologies to use such models in the task of Anomaly Detection. While other projects might focus their efforts into devising brand new approaches or documenting the state of the art, most of the work in this project will revolve around the applicability and experimentation process.
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2017)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
155966.pdf | 19,63Mb | Visualitza/Obre |