Název:
Detekce tramvaje ve videu pomocí neuronových sítí
Překlad názvu:
Tram Detection in Video by Neural Network
Autoři:
Golda, Vojtěch ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Dyk, Tomáš (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2023
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [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.
Klíčová slova:
detekce objektů; detekce tramvaje; gradientní sestup; konvoluční neuronová sít; neuronová sít; PyTorch; strojové učení; zpracování obrazu; convolutional neural network; gradient descent; image processing; machine learning; neural network; object detection; PyTorch; tram detection
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/11012/213774