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Optimizing Neural Architecture Search using Limited GPU Time in a Dynamic Search Space: A Gene Expression Programming Approach
Efficient identification of people and objects, segmentation of regions of
interest and extraction of relevant data in images, texts, audios and videos
are evolving considerably in these past years, which deep learning methods,
combined with recent improvements in computational resources, contributed
greatly for this achievement. Although its outstanding potential, development
of efficient architectures and modules requires expert knowledge and amount of
resource time available. In this paper, we propose an evolutionary-based neural
architecture search approach for efficient discovery of convolutional models in
a dynamic search space, within only 24 GPU hours. With its efficient search
environment and phenotype representation, Gene Expression Programming is
adapted for network's cell generation. Despite having limited GPU resource time
and broad search space, our proposal achieved similar state-of-the-art to
manually-designed convolutional networks and also NAS-generated ones, even
beating similar constrained evolutionary-based NAS works. The best cells in
different runs achieved stable results, with a mean error of 2.82% in CIFAR-10
dataset (which the best model achieved an error of 2.67%) and 18.83% for
CIFAR-100 (best model with 18.16%). For ImageNet in the mobile setting, our
best model achieved top-1 and top-5 errors of 29.51% and 10.37%, respectively.
Although evolutionary-based NAS works were reported to require a considerable
amount of GPU time for architecture search, our approach obtained promising
results in little time, encouraging further experiments in evolutionary-based
NAS, for search and network representation improvements.Comment: Accepted for presentation at the IEEE Congress on Evolutionary
Computation (IEEE CEC) 202
Alfabetização cartográfica e objetos de aprendizagem : o uso do software gvSIG nas aulas de geografia
Orientador : Lucas Ferrari de OliveiraArtigo (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Mídias Integradas na Educação.Inclui referência
O uso dos applets para o ensino de fisica
Orientador : Lucas Ferrari de OliveiraArtigo (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Mídias Integradas na Educação.Inclui referência
O uso de mídias durante as aulas de matemática na sala de apoio à aprendizagem
Orientador : Lucas Ferrari de OliveiraArtigo (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Mídias Integradas na Educação.Inclui referência
Extracting Lungs from CT Images using Fully Convolutional Networks
Analysis of cancer and other pathological diseases, like the interstitial
lung diseases (ILDs), is usually possible through Computed Tomography (CT)
scans. To aid this, a preprocessing step of segmentation is performed to reduce
the area to be analyzed, segmenting the lungs and removing unimportant regions.
Generally, complex methods are developed to extract the lung region, also using
hand-made feature extractors to enhance segmentation. With the popularity of
deep learning techniques and its automated feature learning, we propose a lung
segmentation approach using fully convolutional networks (FCNs) combined with
fully connected conditional random fields (CRF), employed in many
state-of-the-art segmentation works. Aiming to develop a generalized approach,
the publicly available datasets from University Hospitals of Geneva (HUG) and
VESSEL12 challenge were studied, including many healthy and pathological CT
scans for evaluation. Experiments using the dataset individually, its trained
model on the other dataset and a combination of both datasets were employed.
Dice scores of for the HUG-ILD dataset and
for the VESSEL12 dataset were achieved, outperforming works
in the former and obtaining similar state-of-the-art results in the latter
dataset, showing the capability in using deep learning approaches.Comment: Accepted for presentation at the International Joint Conference on
Neural Networks (IJCNN) 201
A integração das mídias computador, internet e APE Eletrônico a favor da alimentação escolar
Orientador : Lucas Ferrari de Oliveira.Artigo (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Mídias Integradas na Educação.Inclui referência
O uso de jogos on-line como estratégias de ensino e aprendizagem da matemática na EJA (Educação de Jovens e Adultos) do ensino fundamental
Orientador : Lucas Ferrari de Oliveira.Artigo (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Mídias Integradas na Educação.Inclui referência
Jogos educativos digitais na aprendizagem matemática
Orientador : Lucas Ferrari de OliveiraArtigo (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Mídias Integradas na Educação.Inclui referência
A internet como estratégia para o ensino da Língua Portuguesa em turma de reforço escolar
Orientador : Lucas Ferrari de Oliveira.Artigo (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Mídias Integradas na Educação.Inclui referência
O uso da TV Multimídia como recurso pedagógico entre os professores de Sociologia do Nucleo Regional de Educação de Foz do Iguaçu
Orientador : Lucas Ferrari de OliveiraArtigo (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Mídias Integradas na Educação.Inclui referência
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