|
Column-oriented and Image Data Format Benchmarks
Tarageľ, Marián ; Bartl, Vojtěch (referee) ; Špaňhel, Jakub (advisor)
Cieľom tejto bakalárskej práce je ohodnotiť rôzne dátové formáty pre ukladanie tabulárnych a obrazových dát. K zvládnutiu tejto úlohy táto práca navrhuje nový benchmark dátových formátov. Benchmark je rozdelený do troch benchmarkových skupín. Tie zahŕňajú benchmark nekomprimovaných tabulárnych formátov, komprimovaných tabulárnych formátov a benchmark obrazových úložísk. Celkové výsledky tabulárnych benchmarkov naznačujú, že najlepší tabulárny formát pre rýchle ukladanie a čítanie je Feather a najviac pamäťovo efektívny je Parquet. Výsledky benchmarkov ukladania obrázkov ukazujú, že najrýchlejšie úložisko obrázkov je v SQLite a najmenej miesta vyžaduje formát PNG. Výsledky tejto práce môžu prispieť k lepšiemu pochopeniu správania sa rôznych dátových formátov a pomôcť pri výbere správneho formátu pre tabulárne a obrazové dáta.
|
|
Face Anti-Spoofing with Out-of-distribution Detection
Češka, Petr ; Vaško, Marek (referee) ; Špaňhel, Jakub (advisor)
This thesis aims to improve the accuracy of Vision Transformer-based face anti-spoofing models in detecting presentation attacks. The thesis uses out-of-distribution detection to filter out images that are too different from the training data, referred to as in-distribution. It examines how successful different methods are in identifying different data distributions, and how the filtering of out-of-distribution data based on these methods affects the accuracy of the model. Using the relative Mahalanobis distance, an AUROC of 97.6% can be achieved when distinguishing between in-distribution and out-of-distribution data. Filtering out images that should not be classified increases the accuracy of all tested models to over 99.9%. This can provide an additional layer of security for applications against face spoofing attacks.
|
|
Vision Transformers for Facial Recognition
Strýček, Šimon ; Kišš, Martin (referee) ; Špaňhel, Jakub (advisor)
This thesis focuses on applying vision transformer-based neural networks to face recognition related tasks. It focuses on exploring modern vision transformer (ViT) architectures, experimenting with alternative data, and finding the suitable parameters to train ViTs to compete with the already established dominance of convolutional neural networks in face recognition. The goal of this work was to show the suitability of vision-transformers for face recognition. The output of this work contains results of various experiments, demonstrations of benefits and drawbacks of some of the modern and popular ViTs, the definition of an optimal setup when wanting to employ vision transformers for facial recognition, and interesting observations from working with vision transformers.
|
|
Vehicle Make and Model Recognition
Gregor, Adam ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Juránek, Roman (advisor)
V praktické části diplomové práce byla realizována úloha ozpoznání výrobce a modelu vozidla (VMMR). V první části byla pro účely strojového učení sestavena datová sada vozidel sestávající se z obrázků z Internetu. Takto bylo získáno přes 6 milionů obrázků aut, autobusů, motorek a dodávek, použitelných pro úlohu VMMR. Dále byla v rámci ex- perimentů na část datové sady použita standardní klasifikace, kdy na enkodér navazuje klasifikační vrstva realizovaná použitím neuronové sítě, a přístup, kdy za pomocí metody supervised contrastive learning byly embeddingy z enkodérů shlukovány za účelem snazší klasifikace. Jelikož první uvedený přístup vracel přesnější výsledky, byl použit v dalších experimentech. V nich se použilo větší množství obrázků z naší datové sady k natrénování klasifikátoru pro VMMR. Další klasifikátory byly natrénovány na datových sadách Stan- ford Cars a Comprehensive cars. Posléze bylo při porovnávání funkčnosti klasifikátorů na různých datových sadách shledáno, že klasifikátor trénovaný na naší datové sadě si vedl nejlépe.
|
|
Steps Towards Improvements of Computer Vision Methods for Traffic Analysis
Špaňhel, Jakub ; Sablatnig, Robert (referee) ; Šikudová, Elena (referee) ; Herout, Adam (advisor)
Rostoucí urbanizace a zvyšující se počet vozidel na silnicích přetěžují tradiční systémy řízení dopravy na hranici jejich možností. Řešení nabízejí inteligentní dopravní systémy (ITS), které využívají pokročilé technologie ke zvýšení plynulosti a bezpečnosti dopravy. Zásadní oblastí, kterou je třeba zlepšit, však zůstává robustnost metod počítačového vidění v rámci ITS, které jsou nezbytné pro analýzu dopravy. Tato práce přispívá k této oblasti, konkrétně se zaměřuje na přesné (fine-grained) rozpoznávání vozidel, reidentifikaci vozidel, rozpoznávání registračních značek a monokulární měření rychlosti vozidel. Bylo představeno několik nových datových sad, vysoce ceněných výzkumnou komunitou, které rozšiřují hodnocení a zkoumání v každé z výše uvedených oblastí. Hlavní přínosy lze shrnout následovně: Nové technicky augmentace pro přesné rozpoznávání vozidel & rozšíření dříve publikované datové sady. Nová metoda agregace vizuálních znaků pro re-identifikaci vozidel & datová sada. Inovativní přístup k rozpoznávání registračních značek pomocí zarovnání registrační značky a holistického rozpoznávání & tři publikované datové sady. Největší datová sada pro měření rychlosti vozidel & stanovení výchozího vyhodnocení s dostupnými metodami vizuálního meření rychlosti. Klíčová zjištění této práce prokazují významné zvýšení přesnosti, účinnosti a robustnosti metod počítačového vidění aplikovaných na analýzu dopravy. Přínosy tohoto výzkumu byly oceněny na nejvýznamnějších konferencích a v časopisech v oblasti ITS a stanovují nové standardy pro budoucí práci. Tím, že tato práce posunula současný stav ITS a přispěla cennými zdroji pro probíhající výzkum, představuje zásadní krok směrem k udržitelnějším, efektivnějším a inteligentnějším dopravním systémům. Má důsledky pro řízení dopravy a širší společenský cíl vytvořit citlivější a přizpůsobivější městské prostředí.
|
|
Data Interface for Sharing of "City Data"
Fiala, Jan ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
The goal of this thesis is to explore existing solutions of closed and open data sharing, propose options of sharing non-public data, implement selected solution and demonstrate the functionality of the system for sharing closed data. Implementation output consist of a catalog of non-public datasets, web application for administration of non-public datasets, application interface gateway and demonstration application.
|
|
User Interface for HDR Tone Mapping System
Jedlička, Jan ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Čadík, Martin (advisor)
The goal of this thesis is to improve graphical user interface of Tone Mapping Studio(TMS) program. This program is being developed on the Faculty of Information Technology(FIT), Brno University of Technology (BUT) by doc. Ing. Martin Čadík, PhD. The current program is using framework Qt3 , which is old and not compatible with modern libraries. This program has to be rewritten to support current version Qt5. I will analyze other programs in the area of working with High Dynamic Range (HDR) images and video. Changes for improving the interface will be proposed and UX tests will be done. Second part will consist of comparing plug-ins for converting images to grayscale that already exists in TMS.
|
|
Vehicle Counting in Still Image
Vágner, Filip ; Juránek, Roman (referee) ; Špaňhel, Jakub (advisor)
The goal of this work is to compare models of convolutional neural networks designed to count vehicles in a static image using density estimation with a focus on different sizes of objects in the scene. A total of four models were evaluated - Scale Pyramid Network, Scale-adaptive CNN, Multi-scale fusion network and CASA-Crowd. The evaluation was done on three data sets - TRANCOS, CARPK, PUCPR+. Scale Pyramid Network achieved the best results. The model reached 5.44 in the Mean Absolute Error metric and 9.95 in the GAME(3) metric on TRANCOS dataset.
|
|
Mobile App for Logging of Automobile Costs
Mokrý, Martin ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Herout, Adam (advisor)
The goal of this thesis is to design and implement a mobile application for the recording of a car's consumption. The application is made for the Android operating system. It lets the user easily and effectively input new refuel data. Based on this data the application can show the user an overall view of their car's costs. This thesis focuses on the creation of this application, individual stages of design, implementation details and the testing of the application. It also states and analyzes similar existing applications.
|
|
Section Speed Measurement for Traffic Analysis
Kubíčková, Pavla ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Sochor, Jakub (advisor)
This bachelor thesis focuses on section speed measurement for traffic analysis. This thesis desribes existing methods of detection of license plates and classification of their characters. Methods of cascade classifier and classifier SVM are described in this work. Evaluation of individual parts of the system is processed in the final section.
|