|
|
Detekce pohybujících se objektů ve videu s využitím neuronových sítí pomocí Android aplikace
Mikulec, Vojtěch ; Kiac, Martin (oponent) ; Myška, Vojtěch (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zrealizováním funkčního řešení problematiky klasifikace účastníků dopravního provozu pomocí mobilních zařízení s operačním systémem Android. Cílem je vytvořit Android aplikaci, která klasifikuje vozidla v reálném čase za použití zadní kamery a ukládá časové značky klasifikace. Testování probíhá převážně na vlastní, různě modifikované datové množině. Je natrénováno celkem pět modelů a změřeno zatížení hardwaru při použití každého z nich. Nejlepší přesnosti klasifikace dosahuje předtrénovaný model sítě MobileNet, který je dotrénován o 6 tříd – 62,33 %. Výsledky jsou shrnuty a v závěru je formulováno, jakým způsobem je možné rychleji a přesněji analyzovat dopravní data.
|
|
|
Vliv pozadí a velikosti databáze na trénování neuronových sítí pro klasifikaci obrazů
Mikulec, Vojtěch ; Kolařík, Martin (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaobírá vlivem pozadí a velikosti databáze na trénování neuronových sítí pro klasifikaci obrazů. V práci jsou popsány techniky zpracování obrazů pomocí konvolučních neuronových sítí a vliv pozadí (šumu) a velikosti databáze na trénování. Práce navrhuje metody, se kterými lze dosáhnout rychlejšího a přesnějšího procesu trénování konvolučních neuronových sítí. Pro experimentování je vybrána binární klasifikace datové množiny označených tváří z různého prostředí, jejíž pozadí je pro každý experiment modifikováno nahrazením barvou nebo ořezáním. Velikost datové množiny je pro trénování konvolučních neuronových sítí klíčová, v této práci je experimentováno s velikostí trénovací množiny, což simuluje reálný problém s nedostatkem dat při trénování konvolučních neuronových sítí pro klasifikaci obrazů.
|
|
|
Detekce pohybujících se objektů ve videu s využitím neuronových sítí pomocí Android aplikace
Mikulec, Vojtěch ; Kiac, Martin (oponent) ; Myška, Vojtěch (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zrealizováním funkčního řešení problematiky klasifikace účastníků dopravního provozu pomocí mobilních zařízení s operačním systémem Android. Cílem je vytvořit Android aplikaci, která klasifikuje vozidla v reálném čase za použití zadní kamery a ukládá časové značky klasifikace. Testování probíhá převážně na vlastní, různě modifikované datové množině. Je natrénováno celkem pět modelů a změřeno zatížení hardwaru při použití každého z nich. Nejlepší přesnosti klasifikace dosahuje předtrénovaný model sítě MobileNet, který je dotrénován o 6 tříd – 62,33 %. Výsledky jsou shrnuty a v závěru je formulováno, jakým způsobem je možné rychleji a přesněji analyzovat dopravní data.
|
|
|
Vliv pozadí a velikosti databáze na trénování neuronových sítí pro klasifikaci obrazů
Mikulec, Vojtěch ; Kolařík, Martin (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaobírá vlivem pozadí a velikosti databáze na trénování neuronových sítí pro klasifikaci obrazů. V práci jsou popsány techniky zpracování obrazů pomocí konvolučních neuronových sítí a vliv pozadí (šumu) a velikosti databáze na trénování. Práce navrhuje metody, se kterými lze dosáhnout rychlejšího a přesnějšího procesu trénování konvolučních neuronových sítí. Pro experimentování je vybrána binární klasifikace datové množiny označených tváří z různého prostředí, jejíž pozadí je pro každý experiment modifikováno nahrazením barvou nebo ořezáním. Velikost datové množiny je pro trénování konvolučních neuronových sítí klíčová, v této práci je experimentováno s velikostí trénovací množiny, což simuluje reálný problém s nedostatkem dat při trénování konvolučních neuronových sítí pro klasifikaci obrazů.
|
host ::
RSS.