Trabalho INESC TEC sobre redes neurais convolucionais distinguido com «Best Paper»
«Producing Decisions and Explanations: A Joint Approach Towards Explainable CNNs» é o título do trabalho, envolvendo dois investigadores INESC TEC, que mereceu a distinção de BEST PAPER na RECPAD – Conferência anual sobre reconhecimento de padrões, que decorreu no dia 31 de outubro, na Faculdade de Ciências da Universidade do Porto.
30 dezembro 2019
«Producing Decisions and Explanations: A Joint Approach Towards Explainable CNNs» é o título do trabalho, envolvendo dois investigadores INESC TEC, que mereceu a distinção de BEST PAPER na RECPAD – Conferência anual sobre reconhecimento de padrões, que decorreu no dia 31 de outubro, na Faculdade de Ciências da Universidade do Porto.
Em causa está a investigação, levado a cabo por Kelwin Fernandes e Luís Teixeira, do Centro de Telecomunicações e Multimédia (CTM), que, juntamente com a investigadora Isabel Rio-Torto, avançaram com um modelo para redes neurais convolucionais (CNN – Convolutional Neural Networks). O objetivo é implementar um sistema, independente da intervenção humana, de leitura de imagens digitais, através de uma arquitetura de CNN composta por um explicador e um classificador.
Os resultados do trabalho demonstraram que a nova arquitetura de CNN proposta no paper é capaz de produzir explicações de imagens, sem necessidade de supervisão, assim como de decisões, mantendo o rigor na classificação. Estes avanços nas CNN podem potencialmente ser aplicados a diversas atividades, com destaque para a imagem médica, reconhecimento de imagens e processamento de vídeo, entre outros.
As redes neurais convolucionais são inspiradas em processos biológicos, mais concretamente no córtex visual de animais e na forma como este processa as imagens.
Os investigadores INESC TEC mencionados têm vínculo à UP-FEUP.