Original title: Implementace algoritmu hlubokého učení na embedded platformě
Translated title: Implementation of Deep Learning Algorithm on Embedded Device
Authors: Ondrášek, David ; Boštík, Ondřej (referee) ; Horák, Karel (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2019
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Bakalářská práce se zabývá implementací inferenčního modelu, založeného na metodách hlubokého učení na embedded zařízení. V první části je provedena rešerše strojového a následně hlubokého učení a některých používaných state-of-the-art metod. V další části se práce zabývá výběrem nejlepšího vhodného hardware. Na konci kapitoly jsou podle výsledků vybrány pro implementaci Jetson Nano a Raspberry Pi. Dále je vytvořen vlastní dataset s třídami pro detekci bonbonů Maoam a na jeho základě potom vytrénován pomocí transfer learning inferenční model. Ten je potom použit při sestavení vlastní aplikace na detekci objektů, která je implementována na Jetson Nano a Raspberry Pi. Výsledky jsou vyhodnoceny a jsou naznačeny další možná budoucí vylepšení. This thesis deals with the implementation of inference model, based on the methods of deep learning, on embedded device. First, machine learning and deep learning methods are researched with emphasis on state-of-the-art techniques. Next, the best suitable hardware had to be selected. In the conclusion, two devices are chosen: Jetson Nano and Raspberry Pi. Then the custom dataset, consisting of three classes of candies, was created and used for training custom inference model through the transfer learning technique. Model is later used in the application, capable of object detection. Application is implemented on Jetson Nano and Raspberry Pi and then evaluated.
Keywords: deep learning; Embedded; machine learning; neural network; object detection; transfer learning; detekce objektů; embedded; hluboké učení; neuronová síť; strojové učení; transfer learning

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/173749

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-401341


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses