|
|
Generování obrázků sítnice s omezeným množstvím trénovacích dat
Senichak, Yahor ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Kavetskyi, Andrii (vedoucí práce)
Účelem této studie je prozkoumat pokrok a aplikaci počítačového vidění a generativních adversariálních sítí (GAN 3.1) v diagnostice a studiu onemocnění očního pozadí. Zvláštní pozornost je věnována nejnovějším pokrokům v oblasti syntézy medicínských dat a vývoji vlastního algoritmu. Byla provedena implementace nejnovějších pokroků v oblasti architektury hlubokého učení U-GAT-IT [22], která zahrnuje dva páry hlubokých neuronových sítí (dva generátory a dva diskriminátory). Tato implementace prošla tréninkem po dobu přibližně 300 000 iterací, během kterých byly dosaženy pozitivní výsledky. Byla zaznamenána dynamika procesu tréninku a provedeny testy, které prokázaly schopnost generovat kvalitní syntetické snímky očního pozadí nezávisle na vstupních datech.
|
|
|
Sledování osob na základě jejich oblečení v multikamerových systémech
Sivak, Mykyta ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Daná bakalářská práce se zabývá vývojem a implementací algoritmu pro sledování osob v multikamerových systémech na základě analýzy vzoru oblečení. Cílem bylo navrhnout systém, který by byl schopen sledovat osobu v různých pozicích a záběrech, využívající techniky Region of Interest (RoI). Práce začíná rozsáhlým studiem literatury zaměřené na existující metody sledování objektů ve videosekvenčních datech, se speciálním důrazem na techniky sledování RoI. V rámci výzkumu byl navržen a implementován nový algoritmus, který využívá vzory oblečení jako hlavní identifikační prvek pro sledování a re-identifikaci osob v různých kamerových záběrech. Algoritmus byl experimentálně ověřen na datasetech obsahujících videosekvence z několika prostředí, což umožnilo detailně analyzovat jeho účinnost a spolehlivost. Výsledky experimentů ukazují, že navrhovaný systém dosahuje výrazné přesnosti a efektivity ve srovnání s tradičními metodami, a je zvláště účinný v náročných situacích, kde jiné metody selhávají. Na závěr práce jsou prezentovány hodnocení provedených experimentů spolu s doporučeními pro budoucí rozšíření a zlepšení systému. Diskutovány jsou také potenciální výzvy a etické aspekty, včetně otázek soukromí a zpracování osobních údajů.
|
|
|
Algorithm for Facial Image Quality Estimation
Husár, Tomáš ; Sakin, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
The precision of face recognition algorithms is heavily influenced by the quality of input images. The aim of the work is to evaluate the quality of face images using a convolutional neural network. The data on which the testing was carried out were created by various degradations of photos from the CelebA dataset. The resulting application determines the quality of images based on the predicted probabilities of individual degradations.
|
|
|
Self-supervised learning in computer vision applications
Vančo, Timotej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
The aim of the diploma thesis is to make research of the self-supervised learning in computer vision applications, then to choose a suitable test task with an extensive data set, apply self-supervised methods and evaluate. The theoretical part of the work is focused on the description of methods in computer vision, a detailed description of neural and convolution networks and an extensive explanation and division of self-supervised methods. Conclusion of the theoretical part is devoted to practical applications of the Self-supervised methods in practice. The practical part of the diploma thesis deals with the description of the creation of code for working with datasets and the application of the SSL methods Rotation, SimCLR, MoCo and BYOL in the role of classification and semantic segmentation. Each application of the method is explained in detail and evaluated for various parameters on the large STL10 dataset. Subsequently, the success of the methods is evaluated for different datasets and the limiting conditions in the classification task are named. The practical part concludes with the application of SSL methods for pre-training the encoder in the application of semantic segmentation with the Cityscapes dataset.
|
|
|
Software pro detekci a rozpoznání registrační značky vozidla
Masaryk, Adam ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je navrhnúť a vyvinúť softvér, ktorý dokáže detegovať a rozpoznávať registračné značky z obrázkov. Softvér je rozdelený na 3 časti - detekcia značky, spracovanie výstupu detektora a rozpoznanie znakov na registračnej značke. Detekciu a rozpoznanie sme sa rozhodli implementovať pomocou moderných metód využitím konvolučných neurónových sietí.
|
|
|
Charakterizace chodců ve videu
Studená, Zuzana ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá získavaním informácií o chodcoch, ktorí sú zachytení pomocou statických vonkajších kamier umiestnených na verejných vonkajších alebo vnútorných priestranstvách. Cieľom je za použitia konvolučných neurónových sietí získať, čo najväčšie množstvo informácií ako je napríklad pohlavie, vek a typ oblečenia, doplnky, módny štýl alebo celková charakteristika osoby. Časť práce pozostáva z tvorby novej dátovej sady, ktorá zachytáva chodcov a k nim informácie o pohlaví, veku a módnom štýle osoby. Ďalšou časťou práce je návrh a implementácia konvolučných neurónových sietí, ktoré klasifikujú spomínané charakteristiky chodcov. Neurónové siete vyhodnocujú vstupné obrázky chodcov v dátových sadách PETA, FashionStyle14 a BUT atribúty chodcov. Vykonané experimenty nad dátovými sadami PETA a FashionStyle porovnávajú moje výsledky rôznych konvolučných neurónových sietí s publikáciami. Ďalšie experimenty sú ukázané na novo vytvorenej dátovej sade BUT atribúty chodcov.
|
|
|
Odhad obličeje z řečového signálu
Zubalík, Petr ; Mošner, Ladislav (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
Hlavním cílem této diplomové práce bylo navrhnout a implementovat systém, který bude schopný odhadnout obličej na základě řeči daného člověka. Tento problém je vyřešen pomocí systému složeného ze tří modelů konvolučních neuronových sítí. První z nich je založen na architektuře ResNet a slouží pro extrahování příznaků z hlasových nahrávek. Druhým modelem je plně konvoluční neuronová síť, která převádí tyto příznaky na styly, na základě kterých bude upravován výsledný obrázek obličeje. Získané styly jsou poté předávány na vstup generátoru StyleGAN pro vygenerování výsledného obličeje. Navržený systém je implementován v programovacím jazyce Python s využitím frameworku PyTorch. V poslední kapitole práce je rozebráno a vyhodnoceno několik důležitých experimentů prováděných v rámci ladění a testování vytvořeného systému.
|
|
|
Classification of thorax diseases on chest X-ray images using artificial intelligence
Pijáček, Štěpán ; Mikulec, Marek (oponent) ; Mezina, Anzhelika (vedoucí práce)
This thesis is researching workable solutions to the problem of classification of thorax disease on chest x-ray images using artificial intelligence. For a better understanding of the problem, the first chapters explain the basic convolutional neural network and its advantages and disadvantages. Based on these first explanations, two neural networks which are expanding on the concept of the convolutional neural network are chosen. Those are capsulated network and residual network both explained further in their respective sections with their advantages and disadvantages. Residual network and Capsulated network are implemented using programming language python and framework TensorFlow with Keras library, both with their respective chapters. At the end of this thesis, you can find results and conclusion.
|
|
|
Deep neural network for supercomputer environments
Bronda, Samuel ; Kolařík, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
The main benefit of the work is the optimization of the hardware configuration for the calculation of neural networks. The theoretical part describes neural networks, deep learning frameworks and hardware options. The next part of the thesis deals with implementation of performance tests, which include application of Inception V3 and ResNet models. Network models are applied to various graphics cards and computing hardware. The output of the thesis is the implemented model of the network Inception V3, which examines the graphics cards and their performance, time-consuming calculations and their efficiency. The ResNet model is applied to a section that examines other impacts on neural network computing such as used disk, operating memory, and so on. Each practical part contains a discussion where the knowledge of the given part is explained. In the case of consumption measurement, a mismatch between the declaration by the manufacturer and the measured values was identified.
|
|
|
Re-identifikace graffiti tagů
Pavlica, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na možnost využití současných metod na poli počítačového vidění k re-identifikaci graffiti tagů. V práci je zkoumána možnost využití konvolučních neuronových sítí k re-identifikaci graffiti tagů, které jsou nejrozšířenějším typem graffiti. V rámci práce bylo experimentováno s různými modely konvolučních neuronových sítí z nichž nejvhodnější byl MobileNet s využitím triplet loss funkce, kdy se podařilo dosáhnout mAP 36.02%.
|
host ::
RSS.