Projekty finansowane przez NCN

Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Głębokie architektury maszyn wektorów podpierających tworzone z wykorzystaniem algorytmów ewolucyjnych

2017/25/B/ST6/00474

Słowa kluczowe:

uczenie maszynowe wizja komputerowa algorytmy ewolucyjne rozpoznawanie wzorców maszyna wektorów podpierających głębokie konwolucyjne sieci neuronowe

Deskryptory:

  • ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowanie w przetwarzaniu sygnałów
  • ST6_8: Grafika komputerowa, przetwarzanie obrazów, wizualizacja komputerowa, multimedia, gry komputerowe

Panel:

ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca:

Politechnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki

woj. śląskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

dr hab. Michał Kawulok 

Liczba wykonawców projektu: 4

Konkurs: OPUS 13 - ogłoszony 2017-03-15

Przyznana kwota: 790 180 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2018-01-01

Zakończenie projektu: 2023-01-25

Planowany czas trwania projektu: 60 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt rozliczony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Zakupiona aparatura

  1. Komputer przenośny. Za kwotę 6 000 PLN
  2. Wysokowydajna stacja robocza z dwoma monitorami. Za kwotę 19 500 PLN

Dane z raportu końcowego/rocznego

  • Publikacje w czasopismach (4)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (16)
  • Publikacje książkowe (1)
  1. Evolving data-adaptive support vector machines
    Autorzy:
    Wojciech Dudzik, Jakub Nalepa, Michał Kawulok
    Czasopismo:
    Knowledge-Based Systems (rok: 2021, tom: 227, strony: 107221), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.knosys.2021.107221 - link do publikacji
  2. Segmenting brain tumors from FLAIR MRI using fully convolutional neural networks
    Autorzy:
    Pablo Ribalta Lorenzo, Jakub Nalepa, Barbara Bobek-Billewicz, Pawel Wawrzyniak, Grzegorz Mrukwa, Michal Kawulok, Pawel Ulrych, Michael P. Hayball
    Czasopismo:
    Computer Methods and Programs in Biomedicine (rok: 2019, tom: 176, strony: 135-148), Wydawca: Elsevier
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1016/j.cmpb.2019.05.006 - link do publikacji
  3. Ensembles of evolutionarily-constructed support vector machine cascades
    Autorzy:
    Wojciech Dudzik, Jakub Nalepa, Michał Kawulok
    Czasopismo:
    Knowledge-Based Systems , Wydawca: Elsevier
    Status:
    Złożona
    Doi:
    brak - link do publikacji
  4. Dynamics of facial actions for assessing smile genuineness
    Autorzy:
    Michal Kawulok, Jakub Nalepa, Jolanta Kawulok, Bogdan Smolka
    Czasopismo:
    PLOS ONE (rok: 2021, tom: 16, strony: 45316), Wydawca: Public Library of Science
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1371/journal.pone.0244647 - link do publikacji
  1. EVOLVING DEEP ENSEMBLES FOR DETECTING COVID-19 IN CHEST X-RAYS
    Autorzy:
    Piotr Bosowski, Joanna Bosowska, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    IEEE ICIP (rok: 2021, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 19-22 września 2021
    Status:
    Opublikowana
  2. Evolutionary algorithms meet classical and deep machine learning for skin detection in color images
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Stanisław Czembor, Wojciech Dudzik, Michał Kawulok
    Konferencja:
    Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) (rok: 2022, ), Wydawca: ACM
    Data:
    konferencja 9-13 lipca
    Status:
    Opublikowana
  3. On Evolutionary Classification Ensembles
    Autorzy:
    Aleksandra Kardas, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (rok: 2019, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 10-13 czerwca 2019
    Status:
    Opublikowana
  4. Cascades of evolutionary support vector machines
    Autorzy:
    Wojciech Dudzik, Jakub Nalepa, Michał Kawulok
    Konferencja:
    Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) (rok: 2022, ), Wydawca: ACM
    Data:
    konferencja 9-13 lipca
    Status:
    Opublikowana
  5. Evolutionarily-tuned support vector machines
    Autorzy:
    Wojciech Dudzik, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) (rok: 2019, ), Wydawca: ACM
    Data:
    konferencja 43659
    Status:
    Opublikowana
  6. Evolvable Deep Features
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Grzegorz Mrukwa, Michal Kawulok
    Konferencja:
    EvoApplications 2018 (rok: 2018, ), Wydawca: Springer International Publishing
    Data:
    konferencja 4-6 kwietnia 2018
    Status:
    Opublikowana
  7. Lightweight U-Nets for Brain Tumor Segmentation
    Autorzy:
    Tomasz Tarasiewicz, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    International MICCAI Brainlesion Workshop, LNCS 12659 (rok: 2020, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 4 października 2020
    Status:
    Opublikowana
  8. Memetic Evolution of Classication Ensembles
    Autorzy:
    Szymon Piechaczek, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    EvoApplications 2019 (rok: 2019, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 24-26 kwietnia 2019
    Status:
    Opublikowana
  9. Memetic Evolution of Training Sets with Adaptive Radial Basis Kernels for Support Vector Machines
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Wojciech Dudzik, Michał Kawulok
    Konferencja:
    International Conference on Pattern Recognition (ICPR) (rok: 2021, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 10-15 stycznia 2021
    Status:
    Opublikowana
  10. Fusing Deep Learning with Support Vector Machines to Detect COVID-19 in X-Ray Images
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Piotr Bosowski, Wojciech Dudzik, Michał Kawulok
    Konferencja:
    Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems (ACIIDS) (rok: 2022, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 28-30 listopada
    Status:
    Opublikowana
  11. Optimizing Training Data and Hyperparameters of Support Vector Machines Using a Memetic Algorithm
    Autorzy:
    Wojciech Dudzik, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    International Conference on Man–Machine Interactions (ICMMI) (rok: 2019, ), Wydawca: Springer
    Data:
    konferencja 43740
    Status:
    Opublikowana
  12. Genetic Selection of Training Sets for (Not Only) Artificial Neural Networks
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Michal Myller, Szymon Piechaczek, Krzysztof Hrynczenko, Michal Kawulok
    Konferencja:
    BDAS 2018 (rok: 2018, ), Wydawca: Springer Nature Switzerland
    Data:
    konferencja 17-21 września 2018
    Status:
    Opublikowana
  13. A genetic algorithm for classifying metagenomic data
    Autorzy:
    Jolanta Kawulok, Michał Kawulok
    Konferencja:
    Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) (rok: 2022, ), Wydawca: ACM
    Data:
    konferencja 9-13 lipca
    Status:
    Opublikowana
  14. Automated Optimization of Non-Linear Support Vector Machines for Binary Classification
    Autorzy:
    Wojciech Dudzik, Jakub Nalepa, Michal Kawulok
    Konferencja:
    International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems 2018 (rok: 2018, ), Wydawca: Springer Nature Switzerland
    Data:
    konferencja 5-7 września 2018
    Status:
    Opublikowana
  15. Genetically-trained deep neural networks
    Autorzy:
    Krzysztof Pawelczyk, Michal Kawulok, Jakub Nalepa
    Konferencja:
    Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO) (rok: 2018, ), Wydawca: ACM
    Data:
    konferencja 43296
    Status:
    Opublikowana
  16. Skinny: A Lightweight U-Net For Skin Detection And Segmentation
    Autorzy:
    Tomasz Tarasiewicz, Jakub Nalepa, Michal Kawulok
    Konferencja:
    2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) (rok: 2020, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 25-28 października 2020
    Status:
    Opublikowana
  1. Data-driven optimization of support vector machines
    Autorzy:
    Jakub Nalepa, Wojciech Dudzik, Michał Kawulok
    Książka:
    Artificial intelligence and data processing. The monograph presenting the achievements of the Silesian University of Technology research staff, P. Kasprowski, Eds. (rok: 2022, tom: 1, strony: 213-220), Wydawca: Politechnika Śląska
    Status:
    Opublikowana

O Narodowym Centrum Nauki

Finansowanie nauki

Współpraca zagraniczna

Centrum prasowe

Deklaracja dostępności
Przetwarzanie danych osobowych
Polityka cookies

Partnerzy