Βελτίωση μεθόδων μεταφοράς στυλ με επαύξηση δεδομένων για γενίκευση πεδίου

Abstract

Τα συστήµατα ϐαθιάς µάθησης έχουν οδηγήσει σε τεράστιες ϐελτιώσεις στον τοµέα της υπολογιστικής όρασης. ΄Οµως, σε τοµείς όπως ο ιατρικός, η έλλειψη οργανωµένων συνόλων δεδοµένων έχει οδηγήσει σε µεγάλα προβλήµατα απόδοσης. Σε συνδυασµό µε αυτήν την έλλειψη, έχει παρατηρηθεί ότι η απόδοση συστηµάτων ϐαθιάς µάθησης σε πραγµατικές εϕαρµογές είναι µειωµένη, λόγω του γεγονότος ότι δεν ανταποδίδουν επαρκώς σε δεδοµένα που προέρχονται από άγνωστα πεδία. Αυτό συµβαίνει διότι κατά την εκπαίδευση γίνεται η παραδοχή ότι τα δεδοµένα εκπαίδευσης και ελέγχου ϐρίσκονται στο ίδιο πεδίο, ενώ σε ϱεα λιστικές εφαρµογές, όπως σε κατάτµηση ιατρικών εικόνων, η παρουσία κρυφών µεταβλητών µεταβάλλει τις εικόνες σε µεγάλο ϐαθµό. Ακόµα και εάν παρουσιάζουν το ίδιο σηµασιολογικό περιεχόµενο, διαφορές στον τρόπο ή στο όργανο λήψης της εικόνας µπορούν να οδηγήσουν σε λανθασµένα αποτελέσµατα. Μεγάλο µέρος της έρευνας αιχµής τα τελευταία χρόνια στον τοµέα της ϐαθιάς µάθησης εστιάζει στην δηµιουργία µεθόδων γενίκευσης πεδίου, µε τις οποίες από λιγοστά δεδοµένα µπορούν τα δίκτυα ϐαθιάς µάθησης να γενικέυσουν σε άγνωστα πεδία. Ο απώτερος σκοπός τέτοιων µεθόδων είναι η επίλυση του προβλήµατος γενίκευσης και η δηµιουργία πρακτικών και εύχρηστων εργαλείων, που ϑα ϐρουν εφαρµογή σε πολλούς τοµείς της καθηµερινότητας. Στόχος της διπλωµατικής εργασίας είναι η διερεύνηση σύγχρονων µεθόδων γενίκευσης πεδίου και η ανάπτυξη ενός ϐελτιωµένου συστήµατος, το οποίο εκµεταλλεύεται περίπλοκες µεθόδους επαύξησης δεδοµένων σε συνδυασµό µε τεχνικές µεταφοράς στυλ και ανταγωνιστικής µάθησης και η εφαρµογή του σε ιατρικές εικόνες.