Název: Vliv barevných modelů na chování konvolučních neuronových sítí
Překlad názvu: Impact of color models on performance of convolutional neural networks
Autoři: Šimunský, Martin ; Doležel, Petr (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2020
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstrakt: [cze] [eng]
Diplomová práce zkoumá aktuální poznatky týkající se vlivu barevných modelů na chování konvoluční neuronové sítě. Na základě poznatků je proveden experiment na toto téma se šesti barevnými modely RGB, HSV, CIE 1931 XYZ, CIE 1976 L*a*b*, YIQ a YCbCr a hlubokou konvoluční neuronovou sítí ResNet-101. Barevný model RGB dosáhl v tomto experimentu nejvyšší přesnosti klasifikace, model HSV nejnižší. Current knowledge about impact of colour models on performance of convolutional neural network is investigated in the first part of this thesis. The experiment based on obtained knowledge is conducted in the second part. Six colour models HSV, CIE 1931 XYZ, CIE 1976 L*a*b*, YIQ a YCbCr and deep convolutional neural network ResNet-101 are used. RGB colour model achieved the highest classification accuracy, whereas HSV color model has the lowest accuracy in this experiment.
Klíčová slova: barevné modely; hluboké učení; hsv; klasifikace objektů; konvoluční neuronová síť; lab; porovnání; počítačové vidění; rgb; vliv; xyz; ycbcr; yiq; color models; colour models; comparison; computer vision; convolutional neural network; deep learning; hsv; image classification; impact; lab; object classification; rgb; xyz; ycbcr; yiq

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/191838

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-416630


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce