Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 94 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Document Information Extraction
Janík, Roman ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
With development of digitization comes the need for historical document analysis. Named Entity Recognition is an important task for Information extraction and Data mining. The goal of this thesis is to develop a system for extraction of information from Czech historical documents, such as newspapers, chronicles and registry books. An information extraction system was designed, the input of which is scanned historical documents processed by the OCR algorithm. The system is based on a modified RoBERTa model. The extraction of information from Czech historical documents brings challenges in the form of the need for a suitable corpus for historical Czech. The corpora Czech Named Entity Corpus (CNEC) and Czech Historical Named Entity Corpus (CHNEC) were used to train the system, together with my own created corpus. The system achieves 88.85 F1 score on CNEC and 87.19 F1 score on CHNEC, obtaining new state-of-the-art results.
Explainable Face Liveness Classification
Mičulek, Petr ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to explore, develop, and evaluate explainable face presentation attack detection (PAD) systems. PAD systems act as security filters for face recognition, preventing spoofed faces from reaching the identification phase. These systems are a necessary component enabling the recent rise of biometric systems used in smartphones and security cameras. While neural networks are the standard method for this task, they are commonly a black-box method providing no explanation. To provide a better understanding of the detection process, input attribution methods are applied. Their suitability is studied and various variants are compared. Of the seven methods compared, GradCAM using test-time augmentation is evaluated as the best, achieving a deletion metric AUC of 0.658 and an insertion metric AUC of 0.908. Experiments with the explanations show their limited capability at helping understand the model, but provide hints at how the predictive accuracy of the PAD system can be verified, and possibly improved.
Detekce tramvaje ve videu pomocí neuronových sítí
Golda, Vojtěch ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Dyk, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí tramvají ve videu konvolučními neuronovými sítěmi. Jejich základní princip fungování je popsán. Je vytrénována řada různých architektur. Užitečnost výsledných modelů je následně porovnána. Výstupem je program schopný detekce tramvaje ve videu.
Detekce tramvaje ve videu pomocí neuronových sítí
Golda, Vojtěch ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Dyk, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí tramvají ve videu konvolučními neuronovými sítěmi. Jejich základní princip fungování je popsán. Je vytrénována řada různých architektur. Užitečnost výsledných modelů je následně porovnána. Výstupem je program schopný detekce tramvaje ve videu.
Vehicle Make and Model Recognition
Gregor, Adam ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
In the practical part of the diploma thesis, the task of identifying the manufacturer and model of a vehicle (VMMR) was implemented. In the first part, a dataset of vehicles was compiled for machine learning purposes that consists of images from the Internet. This resulted in over 6 million images of cars, buses, motorbikes and trucks usable for the VMMR task. Next, as part of the experiments, a standard classification was used on a part of the dataset, when the encoder is followed by a classification layer implemented using a neural network. Also an approach with a supervised contrastive learning method, clustering embeddings from encoder for easier classification, was used. Since the first mentioned approach returned more accurate results, it was used in the further experiments. There, a larger portion of images from our dataset was used for training a classifier for the VMMR task. Other classifiers were trained on the Stanford Cars and Comprehensive cars datasets. Lastly, when comparing the functionality of the classifiers on different datasets we have found that the classifier trained on our dataset performed the best.
Fingerprint Identity Preserving Generative Adversarial Networks
Kačur, Ján ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
This thesis focuses on generating latent fingerprints using Generative adversarial networks. The main objective is to generate multiple latent fingerprints from the clean fingerprint, with the same identity. The identity and the style should also be controllable separately. The chosen approach is based on AugNet model. Designed algorithm generates latent fingerprints from clean binarized fingerprint, and a random vector encoding distortions, i.e style. In the generator, AdaIN blocks are used to incorporate distortions into the input fingerprint. Various training algorithms are tested, with WGAN-GP performing the best. Individual models are compared using a combination of FID, and Rank-1 accuracy on matching generated images to original input binarized fingerprints. Best performing models are selected as a Pareto optimal combinations of these 2 metrics.
Sledování pohyblivých objektů ve videu
Kroupa, Dominik ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou sledování objektů ve vícekamerových systémech, sestávající z detekce, sledování a re-identifikace objektů. Pro řešení tohoto problému byl navržen systém využívající tzv. state-of-the art metody, s provedením následného zpracování těchto dat pro zvýšení přesnosti a rozpoznání objektů napříč kamerami. Data získaná sledováním objektů ve vícekamerových systémech lze dále využít například pro analýzu chování osob v případě sledování chodců, nebo správu světelných křižovatek v případě sledování vozidel. V rámci řešení této problematiky se tato práce zúčastnila nové AI City Challenge výzvy sledování chodců, vypsané pro rok 2023. S výsledkem 0,2533 IDF1 se tato práce umístila na celkovém 21. místě.
Re-identifikace vozidel pomocí vision transformerů
Jelínek, Zdeněk ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce bylo zjištění možností vision transformerů při re-identifikaci vozidel. V této oblasti počítačového vidění doposud dominují konvoluční neuronové sítě. Celkem byly vyzkoušeny dva modely - TransReID a CMT. TransReID je model založený čistě na vision transformerech a byl vytvořený přímo pro re-identifikaci vozidel. Hlavní část experimentů s tímto modelem jsem věnoval využití klíčových bodů na vozidle. Při správné extrakci oblastí okolo klíčových bodů a využití postprocessingu jsem dosáhl state-of-the-art výsledků. Model CMT je kombinací konvolučních sítí a transformerů, který nebyl vytvořen pro re-identifikaci vozidel. Model jsem upravil a provedl s ním rozsáhlé experimenty pro získání nejlepší konfigurace pro re-identifikaci vozidel. Modely jsem vyhodnotil na standardních datasetech VeRi-776, VehicleID, CityFlowV2-ReID a CarsReId74k a porovnal se state-of-the-art modely. S modelem CMT jsem dosáhl na datasetu VeRi-776 nejlepšího výsledku 0,860 na metrice mAP a na datasetu VehicleID jsem dosáhl nejlepšího výsledku 97,6% na metrice Rank5.
Mobilní aplikace pro podporu evidence majetku
Ponížil, Daniel ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce bylo vytvořit mobilní aplikaci, která by usnadnila proces evidování nového majetku do evidenčního softwaru. Aplikace byla vytvořena ve frameworku React Native s využitím platformy Expo. Samotný vývoj a testování pak probíhalo se zaměřením na platformu Android. Aplikace umožňuje naskenovat sériová čísla nového majetku pomocí čárových kódů a QR kódů. K naskenovaným číslům se vybere druh vytvářeného objektu a vyplní hodnoty jednotlivých vlastností. Pro vyplnění hodnot vlastností lze také využít technologii OCR. Objekty se pak uložením vytvoří v evidenčním systému. Aplikace vychází z provedených analýz příběhu naskladnění nového majetku, nedostatků aktuálního řešení a konkurenčních produktů.
Detection and Classification of Vehicles for Embedded Platforms
Skaloš, Patrik ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
This paper evaluates the performance trade-offs of state-of-the-art YOLOv8 object detectors for vehicle detection in surveillance-type images on embedded and low-performance devices. YOLOv8 models of varying sizes, including one with the lightweight MobileNetV2 backbone and YOLOv8-femto with fewer than \num{60000} parameters, were benchmarked across six devices, including three NVIDIA Jetson embedded platforms and the low-performance Raspberry Pi 4B. Various factors influencing performance were considered, such as weight quantization, input resolutions, inference backends, and batch sizes during inference. This study provides valuable insights into the development and deployment of vehicle detectors on a diverse range of devices, including low-performance CPUs and specialized embedded platforms.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 94 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Viz též: podobná jména autorů
1 Špaňhel, Jan
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.