Original title: Deep Learning for Object Detection
Translated title: Deep Learning for Object Detection
Authors: Pitoňák, Radoslav ; Dobeš, Petr (referee) ; Teuer, Lukáš (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2019
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Táto práca sa zaoberá metódami použivanými na detekciu objektov ktoré používajú hlboké neurónové siete. Na začiatku sú popísané konvolučné neurónové siete a porovnané bežne používané metódy na detekciu objektov. V dalšej časti sa venuje návrhu a implementácii vybranej metódy natrénovanej na špecifickom datasete. Na konci tejto práce sú výsledky, ktoré tento model dosiahol diskutované a porovnané s výsledkami iných metód. This thesis analyzes different object detection methods which are based on deep neural networks. In the beginning, the convolutional neural networks are described and commonly used object detection methods are compared. In the following parts, the proposal and implementation of the object detection model trained on the specific dataset are described. In conclusion, the achieved results of this model are discussed and compared with the results of other methods.
Keywords: BDD; computer vision; convolutional neural networks; deep neural networks; Object detection; YOLO; BDD; Detekcia objektov; hlboké neurónové siete; konvolučné neurónové siete; počítačové videnie; YOLO

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/11012/180085

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-400218


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