|
|
Identifikace známých segmentů ve zvukovém signálu pomocí strojového učení
Pařízek, Radim ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Zvončák, Vojtěch (vedoucí práce)
Bakalářská práce se věnuje návrhu systému pro identifikaci zvuků přírodního prostředí ve zvukovém záznamu. V práci jsou prozkoumány datasety a modely využívané pro tento typ úloh a je popsána jejich struktura. Byly navrhnuty systémy pro identifikaci zvuků v jedné vrstvě a ve dvou vrstvách pro sedm vybraných označení. Klasifikátor použitý pro tento systém byl vytvořen přetrénováním transformer modelu z platformy Hugging Face. Byly zhodnoceny výsledky dvou přístupů trénování a jednoho systému pro identifikaci.
|
|
|
Device for the traffic situation evaluating
Gábel, Matej ; Honec, Peter (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
The bachelor's thesis deals with the implementation of a device for evaluating the traffic situation, specifically by traffic signs detection. In this work, I tried different methods of traffic sign recognition, where the resulting implementation on hardware is done using convolutional neural networks. More precisely, it is the YOLOv5 architecture, which is suitable for recognizing traffic signs in real time.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Kvantitativní digitální holografická mikroskopie pomocí strojového učení
Duša, Martin ; Kolář, Radim (oponent) ; Vičar, Tomáš (vedoucí práce)
Diplomová práce představuje metody strojového učení pro určení parametrů mikro a nano částic ze snímků digitální holografické mikroskopie. V teoretické části jsou přiblíženy principy snímaní hologramu, holografické mikroskopie a podobnost mezi Mie teorií a hologramem. Druhá část teoretické rešerše je věnována metodám strojového učení využitých při určování kvantitativních informací částic. Praktická část se věnuje návrhu postupu pro určení pozice, indexu lomu a poloměru pomocí architektury U-Net implementované v prostředí PyTorch a DeepTrack 2.1. V závěru práce jsou diskutovány výsledky navržených metodik.
|
|
|
Detekce pohybujících se objektů ve videu s využitím neuronových sítí
Mikulský, Petr ; Sikora, Pavel (oponent) ; Myška, Vojtěch (vedoucí práce)
Tato diplomová práce řeší detekci pohybujících se objektů ve videu s využitím neuronových sítí. Cílem práce byla detekce účastníků silničního provozu na video záznamech. Pro praktické řešení práce byl použit předtrénovaný detekční model YOLOv5. V rámci řešení byla vypracována vlastní datová množina ze záběrů dopravní komunikace s třídami: osobní automobil, autobus, dodávkový automobil, motocykl a kamion. Celkově finální podoba datové množiny čítá 5404 snímků a 6467 anotovaných objektů. Dotrénovaný model YOLOv5 dosáhl na testovací množině úspěšnosti detekce vozidel mAP 0,995, preciznosti 0,995 a úplnosti odhadu predikce 0,986. V závěru jsou popsány kroky, které vedly ke konečné podobě vlastního datasetu.
|
|
|
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.
|
|
|
Segmentace buněk pomocí konvolučních neuronových sítí
Hrdličková, Alžběta ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Vičar, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce zkoumá využití konvolučních neuronových sítí se zaměřením na sémantickou a instanční segmentaci buněk z mikroskopických snímků. Teoretická část obsahuje popis hlubokých neuronových sítí a shrnutí široce používaných konvolučních architektur pro segmentaci obrazu. Praktická část práce je věnována vytvoření modelu konvoluční neuronové sítě na základě architektury U-Net. Dále obsahuje segmentaci buněk predikovaných obrazů pomocí tří metod, a to prahování, metody rozvodí a metody náhodného chodce.
|
|
|
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.
|
|
|
Segmentace obrazu pomocí strojového učení
Matějek, Libor ; Frýza, Tomáš (oponent) ; Bravenec, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá strojovým učením a jeho aplikací do oblasti segmentace obrazu a rozpoznávání objektů. V práci je popsána základní terminologie související se strojovým učením a dat, které s ním souvisí. Dále se zaměřuje na biologickou podstatu neuronu a jeho technologické aplikace. Jsou zde přiblíženy základní druhy neuronových sítí a pro zpracování obrazu stěžejní konvoluční neuronová síť. Práce také uvádí využívané architektury konvolučních neuronových sítí. Dále navazují metody předzpracování obrazu před konvoluční sítí R-CNN. Následně jsou rozebrány některé z datasetů vhodných pro rozpoznání obrazu. Implementace je pak realizována v jazyce Python s podporou frameworku PyTorch od Facebooku.
|
host ::
RSS.