Original title: Efektivnost hlubokých konvolučních neuronových sítí na elementární klasifikační úloze
Translated title: Efficiency of deep convolutional neural networks on an elementary classification task
Authors: Prax, Jan ; Dobrovský, Ladislav (referee) ; Škrabánek, Pavel (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2021
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract: [cze] [eng]
V této diplomové práci jsou srovnány modely hlubokých konvolučních neuronových sítí a modely deskriptorů příznaků. Modely deskriptorů příznaků jsou doplněny o vybraný vhodný klasifikátor. Tyto modely spadají do oblasti strojového učení, a tudíž jsou v práci popsány typy strojového učení. Dále jsou tyto vybrané modely popsány a vysvětleny jejich základy a problémy. Je vypsán hardware a software použitý k uskutečnění testů a jsou vypsány výsledky testů a shrnutí výsledků. Pak je provedeno srovnání uvedených modelů na základě přesnosti validace a časové náročnosti. In this thesis deep convolutional neural networks models and feature descriptor models are compared. Feature descriptors are paired with suitable chosen classifier. These models are a part of machine learning therefore machine learning types are described in this thesis. Further these chosen models are described, and their basics and problems are explained. Hardware and software used for tests is listed and then test results and results summary is listed. Then comparison based on the validation accuracy and training time of these said models is done.
Keywords: deep neural networks; EfficientNet.; Feature extractor; HOG; neural networks; ResNet; SIFT; SVM; Deskriptor příznaků; EfficientNet.; hluboké neuronové sítě; HOG; neuronové sítě; ResNet; SIFT; SVM

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/11012/197411

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-563320


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