|
|
Detekce typu a bodového ohodnocení kartiček ve hře Hobiti
Hlinský, Martin ; Kohút, Jan (oponent) ; Vaško, Marek (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit detektor karet, který s využitím umělé generace datové sady dokáže natrénovat model, jenž umožňuje zjistit bodové ohodnocení karty a její typ. K samotnému trénování je využit model YOLOv8. Prvním krokem je nafocení karet, které se následně zpracovávají tak, aby neobsahovaly pozadí a byly zarovnány. Tyto předzpracované fotky karet se v kombinaci s obrázky z jiných datových sad spojí v generátoru, který karty náhodně rozmisťuje, otáčí a simuluje fotky reálných případů. Výstupem tohoto generátoru je v případě hry Hobiti ideálně zhruba 50 000 obrázků, avšak v rámci experimentů jsou porovnávány různé velikosti datasetu a předtrénovaných váh. Poslední generace natrénovaných detektorů byla validována na reálné datové sadě za účelem nezaujatého testování a nejpřesnější model trénovaný na čistě syntetických datasetech dosáhl přesnosti až 81,5 % podle metriky 50. Na finálním detektoru je pak možné implementovat například počítadlo bodů, jehož prototyp je v této práci rovněž popsán.
|
|
|
Generátor syntetické datové sady pro dopravní analýzu
Šlosár, Peter ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a vývojem nástrojů na generování syntetické datové sady pro potřeby dopravní analýzy. První část obsahuje stručné uvedení do problematiky detekce automobilů a renderovacích metod. Pro generování přizpůsobitelné sady statických trénovacích obrázků a syntetického videa z jediné fotografie je použit Blender a sada skriptů. Je dbáno na co nejrealističtější výstup vhodný pro další zpracování na účely analýzy dopravy, produkovaná data jsou bohatě automaticky anotována. Dosažené výsledky jsou otestované na detektoru vozidel nad reálnými testovacími daty a úspěšností detekce porážejí reálné trénovací datasety. Vyhodnocena je také výpočetní náročnost nástrojů. Závěr obsahuje shrnutí přínosu práce a výčet možných rozšíření do budoucna.
|
|
|
Generátor syntetické datové sady pro dopravní analýzu
Šlosár, Peter ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a vývojem nástrojů na generování syntetické datové sady pro potřeby dopravní analýzy. První část obsahuje stručné uvedení do problematiky detekce automobilů a renderovacích metod. Pro generování přizpůsobitelné sady statických trénovacích obrázků a syntetického videa z jediné fotografie je použit Blender a sada skriptů. Je dbáno na co nejrealističtější výstup vhodný pro další zpracování na účely analýzy dopravy, produkovaná data jsou bohatě automaticky anotována. Dosažené výsledky jsou otestované na detektoru vozidel nad reálnými testovacími daty a úspěšností detekce porážejí reálné trénovací datasety. Vyhodnocena je také výpočetní náročnost nástrojů. Závěr obsahuje shrnutí přínosu práce a výčet možných rozšíření do budoucna.
|
host ::
RSS.