Original title: Detekce tramvaje ve videu pomocí neuronových sítí
Translated title: Tram Detection in Video by Neural Network
Authors: Golda, Vojtěch ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Dyk, Tomáš (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2023
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá detekcí tramvají ve videu konvolučními neuronovými sítěmi. Jejich základní princip fungování je popsán. Je vytrénována řada různých architektur. Užitečnost výsledných modelů je následně porovnána. Výstupem je program schopný detekce tramvaje ve videu. This paper deals with tram detection in video using convolutional neural networks. The basic principles of their function are described. A number of distinct architectures are trained. The usefulness of the resulting models is subsequently compared. The output of this paper is a program capable of detecting trams in video.
Keywords: convolutional neural network; gradient descent; image processing; machine learning; neural network; object detection; PyTorch; tram detection; detekce objektů; detekce tramvaje; gradientní sestup; konvoluční neuronová sít; neuronová sít; PyTorch; strojové učení; zpracování obrazu

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/11012/213771

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-533166


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