Original title: Rozpoznávání obrazů konvolučními neuronovými sítěmi - základní koncepty
Translated title: Image Recognition by Convolutional Neural Networks - Basic Concepts
Authors: Zapletal, Ondřej ; Jirsík, Václav (referee) ; Horák, Karel (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2017
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá teoretickými principy konvolučních neuronových sítí. V rámci práce je studován vliv struktury konvoluční sítě na její trénování. V závěru práce je schrnuto porovnání dosažených výsledků navrhnutého modeul s výsledky z minulých ročníků soutěže ILSVRC. This thesis is studying basic concepts of Convolutional Neural Networks. Influence of structural elements on ability of the network to train is investigated. Result of this thesis is comparisons of designed model of Convolutional Neural Network with results from ILSVRC competition.
Keywords: Classification; Computer Vision; Convolutional Neural Networks; ILSVRC; ImageNet; Machine Learning; Neural Networks; ILSVRC; ImageNet; Klasi- fickace; Konvoluční Neuronové sítě; Neuronové Sítě; Počítačové Vidění; Strojové Učení

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/11012/65219

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-578529


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