|
|
Reconstruction of Missing Parts of the Face Using Neural Network
Marek, Jan ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to design a neural network for reconstruction of face images in which a part of the face is obscured by a mask. Concepts used in the development of convolutional neural networks and generative adversarial networks are presented. Specific concepts used in neural networks used for face reconstruction are described. The generative adversarial network presented in this thesis combines the use of gated convolutional layers and dense multiscale fusion blocks to produce realistic reconstructions of masked face images.
|
|
|
Separace mluvčích v časové doméně pomocí neuronové sítě
Peška, Jiří ; Černocký, Jan (oponent) ; Žmolíková, Kateřina (vedoucí práce)
Práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro automatickou separaci mluvčích v akustickém prostředí. Cílem je implementovat neuronovou síť podle architektury TasNet za použití frameworku PyTorch, natrénovat síť s různými hodnotami hyperparametrů a porovnat kvalitu separací vzhledem k velikosti síťě. Architektura oproti dosavadním metodám, které převáděly vstupní směs do časově-frekvenční reprezentace, používá konvoluční autoenkodér, který vstupní směs převádí do nezáporné reprezentace, která je optimalizovaná pro extrakci jednotlivých mluvčích. Samotné separace je docíleno aplikací masek, které jsou odhadnuty v separačním modulu. Modul tvoří opakující se posloupnost konvolučních bloků se zvyšující se dilatací, která napomáhá k modelování časových závislostí ve zpracovávané směsi. K vyhodnocení přesnosti byly použity metriky signal to distortion ratio (SDR), dále perceptual evaluation of speech quality (PESQ) a short-time objective intelligibility (STOI). Trénování a vyhodnocování proběhlo za použití Wall Street Journal datasetu (WSJ0). Natrénováním několika modelů s různými hodnotami hyperparametrů bylo možno pozorovat závislost mezi velikostí sítě a hodnotou SDR. Zatímco menší síť dosahovala, po 60 epochách trénování, přesnosti 10.8 dB, větší síť dosahovala až 12.71 dB.
|
|
|
Vliv barevných modelů na chování konvolučních neuronových sítí
Šimunský, Martin ; Doležel, Petr (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce zkoumá aktuální poznatky týkající se vlivu barevných modelů na chování konvoluční neuronové sítě. Na základě poznatků je proveden experiment na toto téma se šesti barevnými modely RGB, HSV, CIE 1931 XYZ, CIE 1976 L*a*b*, YIQ a YCbCr a hlubokou konvoluční neuronovou sítí ResNet-101. Barevný model RGB dosáhl v tomto experimentu nejvyšší přesnosti klasifikace, model HSV nejnižší.
|
|
|
Zpracování radarového signálu a fúze informací
Reich, Bořek ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce zkoumá možnosti fúze milimetrového radaru a kamery. Navrhuje vhodný postup a využití těchto senzorů za účelem detekce objektů, především se pak zaměřuje na vyhledávání osob a stanovení jejich vzdálenosti od senzorů. Klade důraz na použití konvolučních neuronových sítí jako prostředku pro realizaci fúze a detekce. Výstupem systému jsou informace zjištěné z dat milimetrového radaru i kamery, kdy je po provedení detekce pomocí milimetrového radaru zjištěna vzdálenost osoby. Výsledek fúze senzorů je prověřen pomocí nashromážděných dat z obou senzorů ve zhoršených světelných podmínkách, v neznámém prostředí, na neznámých osobách a pomocí referenčních údajů o vzdálenosti objektů.
|
|
|
Detekce, sledování a klasifikace automobilů
Vopálenský, Radek ; Herout, Adam (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je navrhnout a implementovat v jazyce C++ systém pro detekci, sledování a klasifikaci automobilů ze streamů nebo záznamů dopravních kamer. Systém běží na platformě robotického operačního systému a využívá knihovny OpenCV, FFmpeg, TensorFlow a Keras. Pro detekci je využit kaskádový klasifikátor, pro sledování Kalmanův filtr a pro klasifikaci konvoluční neuronová síť. Úspěšnost detekce je 91.93 %, sledování 81.94 % a klasifikace 63.72 %. Tento systém je součástí komplexního systému, který umí navíc kalibrovat video a měřit rychlost automobilů. Výsledný systém je možné využívat pro analýzu dopravy.
|
|
|
Navigace pomocí hlubokých konvolučních sítí
Skácel, Dalibor ; Veľas, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje problematice navigace a autonomního řízení za použití konvolučních neuronových sítí. Jsou zde představeny hlavní přístupy využívající zpracování senzorických vstupů uváděné v odborné literatuře a popsána teorie neuronových sítí, imitačního a zpětnovazebního učení. Dále jsou zde popsány nástroje a metody vhodné pro zpracování systému řízení. Jsou vytvořeny dva typy modelů pro řízení vozidel v simulačním prostředí. Modely využívají učících algoritmů DAGGER a DDPG. Vytvořené modely jsou otestovány v prostředí simulátoru TORCS.
|
|
|
Automatické tagování hudebních děl pomocí metod strojového učení
Semela, René ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Kiska, Tomáš (vedoucí práce)
Systémy pro automatické tagování hudebních děl jsou jednou z mnoha výzev pro obor strojového učení, a to zejména z hlediska komplexnosti celé této problematiky. Praktické uplatnění mohou tyto systémy nalézat zejména v obsahové analýze hudebních děl nebo při třídění obsahu hudebních knihoven. Tato práce se zabývá návrhem, trénováním, testováním a evaluací architektur umělých neuronových sítí pro automatické tagování hudebních děl. V úvodu je pozornost věnována položení ucelených teoretických základů pro tuto problematiku. V praktické části je pak navrženo 8 architektur neuronových sítí (4 plně konvoluční a 4 konvolučně-rekurentní). Tyto architektury jsou následně natrénovány za pomoci MagnaTagATune Dataset a mel spektrogramu a následně je provedeno jejich testování a evaluace. Nejlepších výsledků zde dosahuje čtyřvrstvá konvolučně-rekurentní neuronová síť (CRNN4) s hodnotou ROC-AUC = 0,9046 ± 0,0016. Jako další krok praktické části je vytvořen kompletně nový Last.fm Dataset 2020, který je sestaven díky napojení na API služeb Last.fm a Spotify. Tento nový dataset čítá 100 tagů a 122877 skladeb. Nejúspěšnější architektury jsou na tomto novém datasetu natrénovány, otestovány a evaluovány, a je tak položena základní hranice hodnot ROC-AUC, kterých lze za pomoci tohoto datasetu dosáhnout. Nejlepších výsledků zde dosahuje šestivrstvá plně konvoluční neuronová síť (FCNN6) s hodnotou ROC-AUC = 0,8590 ± 0,0011. Na závěr celé práce je vytvořena jednoduchá aplikace pro otestování jednotlivých architektur neuronových sítí na uživatelem vloženém zvukovém souboru. Práce se svými výsledky vyrovnává světovým pracím na stejné téma a přináší několik nových poznatků a inovací. Z hlediska inovací je zejména dosaženo podstatného snížení komplexnosti jednotlivých architektur neuronových sítí v porovnání se světovými pracemi při zachování podobných výsledků.
|
|
|
Face superresolution from image sequence
Mezina, Anzhelika ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This work is focused on application of deep learning in increasing resolution of images containing face. This can be applied in different fields, including security. For example, in case of incident, the police needs to identify a culprit from the records of security camera. The aim of this work is to propose neural network models, which would work with sequence of frames, and to compare these models with existing methods for a single image super-resolution. For this purpose, a new dataset with sequences of the images with faces is created. The methods for the single super-resolution are trained on the new dataset. The new architectures for multiframe super-resolution are proposed. They are based on U-Net model. This model is successful for segmentation tasks, but it can be also applied for super-resolution tasks. To improve this architecture, the residual blocks and its modification are used. To avoid blurring effect and recover more details, the perceptual loss function is applied. In the first part of this work, the description of neural networks and overview of the architectures, which can be applied in super-resolution, is provided. The second part contains the methods for super-resolution of a single frame, multiframe, video. In the next section, there is a description of proposed architectures and description of the experiment. In the last part of the work, multiframe methods and single frame methods are compared. In the result, the proposed methods recover more details, however, some architectures produce artefacts, which can be reduced using a filter, for example, Gaussian. New methods allow to reduce the number of failed face recognition. This fact is necessary for person identification in case of incidents.
|
|
|
Pokročilá klasifikace poruch srdečního rytmu v EKG
Sláma, Štěpán ; Hejč, Jakub (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na teoretické objasnění poruch srdečního rytmu a možnosti jejich automatické detekce s využitím sítí hlubokého učení. Pro účely této práce bylo využito celkově 6884 10sekunových záznamů EKG s měřenými osmi svody. Záznamy byly rozděleny do pěti skupin podle srdečních rytmů na skupinu záznamů s fibrilací síní, sinusové rytmy, supraventrikulární rytmy, ventrikulární rytmy a poslední skupinu tvořily záznamy ostatní. Jednotlivé skupiny byly nerovnoměrně zastoupeny a více než 85 % z celkového počtu dat jsou záznamy skupiny sinusového rytmu. Použité klasifikační metody sloužily efektivně jako detektor záznamů nejpočetnější skupiny a nejefektivnější ze všech byl postup tvořený 2D konvoluční neuronovou sítí, do které vstupovala data v podobě skalogramů (klasifikační postup číslo 3). Ta dosahovala výsledků přesnosti (precision) 91 %, úplnosti (recall) 96 % a hodnoty F1-skóre 0,93. Naopak při klasifikaci všech pěti skupin zároveň nebylo dosaženo takto kvalitních výsledků u všech skupin. Nejefektivnějším postupem se jeví varianta sestavena z aplikace PCA na osm vstupních signálů se ziskem jednoho signálu výstupního, který se stává vstupem 1D konvoluční neuronové sítě (klasifikační postup číslo 5). Tento postup dosáhl následujících hodnoty F1-skóre: 1) skupina záznamů s fibrilací síní 0,54, 2) skupina sinusových rytmů 0,91, 3) skupina supraventrikulárních rytmů 0,65, 4) skupina ventrikulárních rytmů 0,68, 5) ostatní záznamy 0,65.
|
|
|
Detekce a rozměření elektronového svazku v obrazech z TEM
Polcer, Simon ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatickou detekcí a rozměřením elektronového svazku ve snímcích z transmisního elektronového mikroskopu. V úvodní části práce je popsána konstrukce a nejdůležitější součástky elektronového mikroskopu. Dále jsou v teoretické části shrnuty módy osvětlení fluorescenčního stínítka, které vznikají při práci na mikroskopu. K automatické detekci elektronového svazku jsou použity metody strojového učení, konkrétně konvoluční neuronová síť U-Net. Následné rozměření elektronového svazku je provedeno na základě aproximace oblasti elektronového svazku elipsou, kde parametry elipsy udávají rozměry svazku. Jelikož při učení neuronových sítí je potřeba mít dostatečně rozsáhlou databázi snímků, jsou v práci popsány metody umělého rozšíření databáze. V práci je navržena vlastní augmentační metoda, která využívá geometrické transformace a aplikuje je na základě módu osvětlení fluorescenčního stínítka. V závěru práce jsou shrnuty a diskutovány dosažené výsledky. Úspěšnost algoritmu je zhodnocena na variabilní skupině snímků pokrývající jednotlivé módy osvětlení fluorescenčního stínítka. Celková úspěšnost dosahuje 0,815 hodnoty DICE koeficientu, který udává míru překryvu dvou oblastí. Práce je kompletně zpracována v programovém prostředí Python.
|
host ::
RSS.