|
|
Low-Dimensional Matrix Factorization in End-To-End Speech Recognition Systems
Gajdár, Matúš ; Grézl, František (oponent) ; Karafiát, Martin (vedoucí práce)
The project covers automatic speech recognition with neural network training using low-dimensional matrix factorization. We are describing time delay neural networks with factorization (TDNN-F) and without it (TDNN) in Pytorch language. We are comparing the implementation between Pytorch and Kaldi toolkit, where we achieve similar results during experiments with various network architectures. The last chapter describes the impact of a low-dimensional matrix factorization on End-to-End speech recognition systems and also a modification of the system with TDNN(-F) networks. Using specific network settings, we were able to achieve better results with systems using factorization. Additionally, we reduced the complexity of training by decreasing network parameters with the use of TDNN(-F) networks.
|
|
|
Detekce buněk pomocí konvolučních neuronových sítí
Doskočil, Ondřej ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Vičar, Tomáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro detekci buněk v obrazových datech. Teoretická část obsahuje popis fungování těchto sítí a jejich různých architektur. V praktické části byly tyto sítě implementovány a trénovány na dostupném datasetu. Každá z těchto sítí využívá však jiný přístup k detekci. Nakonec byly jednotlivé sítě statisticky vyhodnoceny a byl provedena diskuse.
|
|
|
Detection of persons and evaluation of gender and age in image data
Dobiš, Lukáš ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
This master thesis describes an approach for automated human recognition by using convolutional neural networks (CNN) to perform facial analysis of persons face in image data. The predicted biometric indicators are following: age, gender, facial landmarks and facial expression. CNN architectures with pretrained weights for each task are described. Age estimation CNN has new weights trained and freezed, then has added new LSTM layers into its architecture. New LSTM layers are trained and tested on newly created video data set. Test results indicate improved age prediction accuracy. Solution for human recognition inference with single image and time series variants, in form of script with interconnected CNNs is explained, and its inference speed performance supports further proposed expansion plans for live video inference.
|
|
|
Pořízení a zpracování sbírky registračních značek vozidel
Kvapilová, Aneta ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou pořízení a zpracování datové sady, která obsahuje částečně automaticky zpracované snímky registračních značek vozidel. Cílem je jak pořízení samotných videí, tak i vytvoření sady nástrojů, které budou schopné videa zpracovávat do výsledné datové sady určené k učení neuronových sítí pro monitorování provozu. K realizaci je využit programovací jazyk Python s využitím grafické knihovny OpenCV a frameworku PyTorch pro tvorbu neuronových sítí.
|
|
|
Odezírání ze rtů pomocí hlubokých neuronových sítí
Kadleček, Josef ; Kišš, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá současnými metodami pro přepis řeči na text a odezírání ze rtů za pomoci neuronových sítí. Následně se zabývá podobností architektur neuronových sítí operujících nad zvukem a videem při rozpoznávání řeči a porovnává dostupné audiovizuální datové sady. Výsledkem práce je sada experimentů porovnávající různé zásahy do modelu a jejich dopad na výsledky. Dále je součástí implementace systému pro přepis řeči (CER: 12.6 %) a pro odezírání ze rtů (CER: 57,7 %). Architektury obou systémů jsou založeny na extrakci příznaků pomocí konvolučních vrstev. Za nimi následují rekurentní vrstvy LSTM, další řada konvolučních vrstev a hodnotící funkce CTC.
|
|
|
Computer vision and hand gestures detection and fingers tracking
Bravenec, Tomáš ; Wyrzykowski, Roman (oponent) ; Frýza, Tomáš (vedoucí práce)
This master’s thesis is focused on hand gestures and finger detection in still images and video sequences. The thesis contains a summary of different approaches to hand gesture detections, advantages and disadvantages of each approach. The thesis also includes the realization of the platform independent application written in Python using OpenCV and PyTorch libraries, that can show a selected image or play a video sequence with highlighted recognized gestures.
|
|
|
Posilované učení pro 3D hry
Beránek, Michal ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá učením neuronové sítě na jednoduchých úlohách v prostředí 3D střílečky Doom, zprostředkovaném výzkumnou platformou ViZDoom. Hlavním cílem je vytvoření agenta, který se učí na několika úlohách zároveň. Použitým algoritmem posilovaného učení je Rainbow, který kombinuje několik vylepšení algoritmu DQN. Pro učení na více úlohách jsem navrhnul a otestoval dvě různé architektury sítě. Jedna z nich byla úspěšná a po relativně krátké době trénování dokázal agent získat téměř 50 % z maximální možné odměny. Klíčovým prvkem úspěchu je Embedding vrstva pro parametrický popis prostředí jednotlivých úloh. Hlavním zjištěním je, že Rainbow je schopen učit se v 3D prostředí a s pomocí Embedding vrstvy i na více úlohách zároveň.
|
|
|
Neural Networks for Network Anomaly Detection
Matisko, Maroš ; Martinásek, Zdeněk (oponent) ; Blažek, Petr (vedoucí práce)
This bachelor thesis is focused on creating a system to mitigate computer network attacks. One of the most common groups of attacks is Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, against which this system should protect internal network. In the theoretical part of the thesis are described DDoS attacks, existing systems for their mitigations, neural networks principle and their use. Practical part consists of choosing communication parameters, constructing a neural network with use of these parameters, implementation of this neural network in real–time attack mitigation system and a result of testing of this system.
|
host ::
RSS.