Název: Re-identifikace graffiti tagů
Překlad názvu: Graffiti Tags Re-Identification
Autoři: Pavlica, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2020
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato práce se zaměřuje na možnost využití současných metod na poli počítačového vidění  k re-identifikaci graffiti tagů. V práci je zkoumána možnost využití konvolučních neuronových sítí k re-identifikaci graffiti tagů, které jsou nejrozšířenějším typem graffiti. V rámci práce bylo experimentováno s různými modely konvolučních neuronových sítí z nichž nejvhodnější byl MobileNet s využitím triplet loss funkce, kdy se podařilo dosáhnout mAP 36.02%. This thesis focuses on the possibility of using current methods in the field of computer vision to re-identify graffiti tags. The work examines the possibility of using convolutional neural networks to re-identify graffiti tags, which are the most common type of graffiti. The work experimented with various models of convolutional neural networks, the most suitable of which was MobileNet using the triplet loss function, which managed to achieve a mAP of 36.02%.
Klíčová slova: circle loss; graffiti tagy; konvoluční neuronové sítě; MobileNet; re-identifikace objektů; ResNet; triplet loss; VGG16; circle loss; convolutional neural networks; graffiti tags; MobileNet; object re-identification; ResNet; triplet loss; VGG16

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/11012/195006

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-569508


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