'Norwegian University of Science and Technology (NTNU) Library'
Abstract
Forskere ved the Rochester Institute of Technology vil undersøke effektiviteten av fargebaserte lærings dataaugmenteringer på semantiske segmenteringer av materialeklasser, de jobber med en variativ autoenkoder (VAE) modell for å oppnå dette. For å smidiggjøre prosessen med å visualisere egenskapene til denne og andre modeller, ønsker de bidrag i utviklingen av et grafisk brukergrensesnitt-verktøy spesifikt designet for analysering av det latente rommet til variative autoenkodere (VAE-er), relatert til farge- og materialkomposisjoner i semantisk segmenterings anvendinger.
Denne oppgaven vil gjøre rede for prosessen bak det smidige utviklingsprosjektet som ble opprettet for tilfredstille dette oppdraget. Den endelige løsningen tilbyr en enkel metode for innlasting, prosesserering og visualiserering av forhåndstrente VAE-modeller, og er bygget som et utgangspunkt for videre utvikling utover vår tid med prosjektet.Researcher at The Rochester Institute of Technology are in the pursuit of evaluating the effectiveness of color-based learning data augmentations on the semantic segmentation of material classes. They are working on a variational autoencoder VAE model for this purpose. In an effort to streamline the process of visualizing the features of this model and others like it, they requested assistance in developing a GUI tool specifically designed to analyze the latent space of variational autoencoders (VAEs), concerning color and material compositions in semantic segmentation applications.
This thesis will cover the process of the agile development project created to meet this request. The resulting solution provides a simple to use method for loading, processing, and visualizing pre-trained VAE models, and serves as a foundation for further development beyond our time with it
