Název: Metody segmentace obrazu s malými trénovacími množinami
Překlad názvu: Image segmentation methods with limited data sets
Autoři: Horečný, Peter ; Kolařík, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2020
Jazyk: slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [slo] [eng]
Cieľom tejto práce bolo navrhnúť metódu segmentácie obrazu, ktorá dokáže efektívne pracovať aj s dátovými množinami malej veľkosti. Bola k tomu využitá nedávno publikovaná neurónová sieť ODE, ktorá by vďaka svojim vlastnostiam mala dosahovať lepšej generalizácie v prípade riešenia úlohy s malým množstvom trénovacích dát. Navrhnutá sieť ODE-UNet vznikla kombináciou architektúry UNet a siete ODE, pričom využíva výhod oboch sietí. Na ISBI dátovej sade bolo dosiahnutých presností Rand: 0,950272 a Info: 0,978061 na testovacích snímkoch, čím bola prekonaná presnosť siete UNet, ktorá bola takisto v tejto práci testovaná. Týmito výsledkami bolo ale preukázané, že pomocou ODE sietí nie je možné prekonať stav vedy a techniky. Avšak preukázaných bolo aj niekoľko výhod oproti testovanej UNet architektúre a aktuálne používaným metódam a v rámci ďalšieho rozširovania by bolo možné výsledky stále zlepšovať. The goal of this thesis was to propose an image segmentation method, which is capable of effective segmentation process with small datasets. Recently published ODE neural network was used for this method, because its features should provide better generalization in case of tasks with only small datasets available. The proposed ODE-UNet network was created by combining UNet architecture with ODE neural network, while using benefits of both networks. ODE-UNet reached following results on ISBI dataset: Rand: 0,950272 and Info: 0,978061. These results are better than the ones received from UNet model, which was also tested in this thesis, but it has been proven that state of the art can not be outperformed using ODE neural networks. However, the advantages of ODE neural network over tested UNet architecture and other methods were confirmed, and there is still a room for improvement by extending this method.
Klíčová slova: artificial intelligence; computer vision; image processing; image segmentation; ISBI dataset; machine learning; ODE neural network; segmentation methods; small training datasets; UNet

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/189128

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-565832


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce