Sökning: "generative methods"
Visar resultat 1 - 5 av 137 uppsatser innehållade orden generative methods.
1. Learning a Grasp Prediction Model for Forestry Applications
Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Umeå universitet/Institutionen för fysikSammanfattning : Since the advent of machine learning and machine vision methods, progress has been made in tackling the long-standing research question of autonomous grasping of arbitrary objects using robotic end-effectors. Building on these efforts, we focus on a subset of the general grasping problem concerning the automation of a forwarder. LÄS MER
2. Visualization and analysis of object states using diffusion models and PyTorch
Kandidat-uppsats, Mälardalens universitet/Akademin för innovation, design och teknikSammanfattning : Artificial Intelligence (AI) is an extremely rapidly growing field in modern technology. As the applications of AI expand, the ability to accurately analyze and predict the condition of various objects through various models has profound implications across numerous industries. LÄS MER
3. Generative adversarial network for point cloud upsampling
Uppsats för yrkesexamina på avancerad nivå, Luleå tekniska universitet/Institutionen för system- och rymdteknikSammanfattning : Point clouds are a widely used system for the collection and application of 3D data. But most timesthe data gathered is too scarce to reliably be used in any application. LÄS MER
4. En undersökning av metoder förautomatiserad text ochparameterextraktion frånPDF-dokument med NaturalLanguage Processing
M1-uppsats, KTH/Hälsoinformatik och logistikSammanfattning : I dagens affärsmiljö strävar många organisationer efter att automatisera processen för att hämta information från fakturor. Målet är att göra hanteringen av stora mängder fakturor mer effektiv. Trots detta möter man utmaningar på grund av den varierande strukturen hos fakturor. LÄS MER
5. AI-based image generation: The impact of fine-tuning on fake image detection
Kandidat-uppsats, Stockholms universitet/Institutionen för data- och systemvetenskapSammanfattning : Machine learning-based image generation models such as Stable Diffusion are now capable of generating synthetic images that are difficult to distinguish from real images, which gives rise to a number of legal and ethical concerns. As a potential measure of mitigation, it is possible to train neural networks to detect the digital artifacts present in the images synthesized by many generative models. LÄS MER