Original title: Material Artefact Generation
Translated title: Material Artefact Generation
Authors: Rončka, Martin ; Španěl, Michal (referee) ; Kodym, Oldřich (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2019
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Ne vždy je jednoduché získání dostatečně velké a kvalitní datové sady s obrázky zřetelných artefaktů, ať už kvůli nedostatku ze strany zdroje dat nebo složitosti tvorby anotací. To platí například pro radiologii, nebo také strojírenství. Abychom mohli využít moderní uznávané metody strojového učení které se využívají pro klasifikaci, segmentaci a detekci defektů, je potřeba aby byla datová sada dostatečně velká a vyvážená. Pro malé datové sady čelíme problémům jako je přeučení a slabost dat, které způsobují nesprávnou klasifikaci na úkor málo reprezentovaných tříd. Tato práce se zabývá prozkoumáváním využití generativních sítí pro rozšíření a vyvážení datové sady o nové vygenerované obrázky. Za použití sítí typu Conditional Generative Adversarial Networks (CGAN) a heuristického generátoru anotací jsme schopni generovat velké množství nových snímků součástek s defekty. Pro experimenty s generováním byla použita datová sada závitů. Dále byly použity dvě další datové sady keramiky a snímků z MRI (BraTS). Nad těmito dvěma datovými sadami je provedeno zhodnocení vlivu generovaných dat na učení a zhodnocení přínosu pro zlepšení klasifikace a segmentace. Even in the age of big data, some high-quality data sets of images with distinct artefacts are hard to obtain, either due to the source being limited or due to annotation difficulty. This applies for multiple areas such as engineering and radiology. Current state of the art methods for classification and defect detection require large well-balanced data sets to be feasible. For small data sets we face the issue of overfitting and data paucity which cause models to misclassify data in favor of over-represented classes. Part of this work deals with finding a suitable method for generating realistic images for given datasets and experiments with mitigating overfitting and data paucity by generating new images based the original dataset using Conditional Generative Adversarial Networks (CGAN) and heuristic annotation generator. Three datasets were used overall during this project. Threads dataset was used during the image generation experiments phase due to it's complexity in structure. Subsequently, two additional CGAN networks have been trained, one for Ceramics and the other for brain scans from BraTS dataset. Ceramics and BraTS was later used to evaluate the effect of generated data on training classification and segmentation networks.
Keywords: generativní sítě; Generování syntetických dat; klasifikace; konvoluční neuronové sítě; segmentace.; classification; convolutional neural networks; generative adversarial networks; segmentation.; Synthetic data generation

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/180449

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-399191


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses