Original title: Příprava trénovacích dat pomocí generativních neuronových sítí
Translated title: Generating training data with neural networks
Authors: Ševčík, Pavel ; Kolář, Martin (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2020
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Cílem této práce byla příprava trénovací datové sady pro detekci dopravních značek pomocí generativních neuronových sítí. V řešení byla použita upravená architektura U-Net a bylo experimentováno s aplikací stylů pomocí vrstev AdaIN podobně jako v modelu StyleGAN. Rozšířením reálné datové sady GTSDB o uměle vytvořené snímky bylo dosaženo úspěšnosti 80,36 %, což představuje zlepšení o 19,27 % oproti úspěšnosti detektoru natrénovanému pouze na reálných datech. The aim of this thesis was to prepare a training data set for traffic sign detection using generative neural networks. The solution uses a modified U-Net architecture and several experiments with the application of styles using AdaIN layers as in the StyleGAN model have been conducted. By extending the real GTSDB data set with the generated images, mean average precision of 80.36 % has been achieved, which yields an improvement of 19.27 % compared to the mean average precision of the detection model trained on real data only.
Keywords: AdaIN; GAN; Generating training data; generative neural networks; Pix2Pix; SSD; traffic sign detection; AdaIN; detekce dopravních značek; GAN; generativní neuronové sítě; Pix2Pix; Příprava trénovacích dat; SSD

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/11012/191405

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-604724


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