|
|
Sémantická segmentace leteckých snímků
Pazdera, Jiří ; Králík, Jan (oponent) ; Adámek, Roman (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá sémantickou segmentací leteckých snímků a jejich následným využitím pro plánování trasy zachyceným terénem. První část představuje úvod do dané problematiky a teoretický popis současného stavu poznání. Část druhá popisuje testování dostupných segmentačních metod, vývoj vlastní datové sady a trénování existujícího modelu neuronové sítě. Na závěr je demonstrována možnost plánování trasy pomocí vhodného algoritmu.
|
|
|
The use of deep neural networks for the evaluation of metallographic cross-sections
Semančík, Adam ; Mendřický, Radomír (oponent) ; Hurník, Jakub (vedoucí práce)
This thesis explores the application of deep neural networks to improve the evaluation of metallographic cross-sections in materials produced through powder bed fusion. It focuses on two advanced image processing techniques: semantic segmentation and image super-resolution. A U-Net architecture was used for semantic segmentation to classify defects such as lack of fusion porosity and gas porosity. Additionally, an SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network) model was utilized to upscale image resolution, potentially enhancing segmentation accuracy. The research assesses whether a model trained on AlSi10Mg can generalize to Cu99 and Ti6Al4V and evaluates the influence of super-resolution on segmentation performance. Results showed that while the segmentation model performed well on AlSi10Mg, generalization to other materials required more diverse training data. Due to computational limitations, the combined effect of super-resolution and segmentation remains inconclusive, suggesting further research with enhanced computational resources.
|
|
|
Detekce poškození povrchu materiálu z fotografie
Marek, Radek ; Sakin, Martin (oponent) ; Dyk, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na využití několika typů neuronových sítí pro detekci poškození povrchu materiálů z fotografií a hodnotí jejich účinnost. Identifikace různých typů poškození, jako jsou trhliny, škrábance a další defekty, je nezbytná pro posouzení kondice materiálů a může upozornit na potřebu další údržby nebo oprav. Použití pokročilých neuronových sítí umožňuje přesnější detekci a klasifikaci poškození, což je klíčové pro aplikace v oblastech jako stavebnictví, automobilový průmysl a letecké inženýrství, kde rychlá a spolehlivá diagnostika materiálových vad je kritická. Integrace těchto technologií do pravidelných inspekčních procesů může významně zlepšit prevenci havárií a prodloužit životnost konstrukčních komponent. Práce dále diskutuje možnosti zlepšení a adaptace algoritmů na specifické materiály a typy poškození. Tato práce tedy ukazuje, jak mohou pokročilé technologie strojového učení významně přispět k efektivnějšímu a spolehlivějšímu monitorování stavu materiálů, což otevírá cesty pro budoucí inovace v oblasti údržby a bezpečnosti.
|
|
|
Semantic segmentation of images from off-road environment
Spilková, Bára ; Králík, Jan (oponent) ; Adámek, Roman (vedoucí práce)
The main focus of the bachelor's thesis is to explore different semantic segmentation methods of off-road terrain images. In the theoretical survey are described the basic principles of semantic segmentation, multiple approaches to the problem, the methods of semantic segmentation and different datasets. The process of evaluating and training multiple models with various parameters and the creation of a new evaluating dataset are described next. The attained results are compared to the results from the theoretical survey and the next steps for improving the accuracy of the models are proposed.
|
|
|
Visual Camera Orientation Estimation using Machine Learning
Kubička, Martin ; Polášek, Tomáš (oponent) ; Čadík, Martin (vedoucí práce)
The purpose of this work is to create a model using spherical convolutional neural networks that can estimate the orientation of a camera from two inputs, where the first input is a panorama and the second input is a photograph capturing a specific part of the panorama. In other words, the task is to find where in the panorama, which is the first input, is located the photo, which is the second input. In addition to three created models that address this problem, six new datasets have also been created, which expand the currently available number of datasets whose photos are in equirectangular or stereographic format.
|
|
|
Forenzní metoda rozpoznávání originality uměleckých děl s pomocí multispektrální analýzy
Lánský, David ; Mezina, Anzhelika (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Odhalování falzifikátů je zásadní pro ochranu trhu s uměním a zachování autentičnosti uměleckých děl. Tato práce se věnuje detekci falzifikátů, a to s využitím konvolučních neuronových sítí (CNN). Hlavním cílem bylo vyvinout pokročilé metody, které jsou schopné identifikovat anomálie v malbách za účelem potvrzení pravosti či prokázání falzifikátu. V rámci tohoto výzkumu byly aplikovány architektury U-net a techniky binární sémantické segmentace, které výrazně zpřesňují relevanci detekovaných oblastí. Hlavním přínosem práce je 112 modelů čtyř různých architektur U-net a U-net++, které metodou binární sémantické segmentace efektivně zdůrazňují anomálie. Modely byly natrénovány na souboru obrazů s jejich synteticky vytvořenými rentgenovými snímky a uměle generovanými anomáliemi. Modely jsou tímto způsobem schopné detekovat olovnaté skvrny, hřebíky, vrstvy skrytých maleb, defekty, zatímco zároveň dokáží ignorovat nevýznamné prvky, jako jsou rámy obrazů a přeexponované rentgenové snímky. Testování modelů probíhalo ve dvou fázích. V první fázi byly hodnoceny pomocí metriky IoU na množině 400 synteticky generovaných dat, kde v nejlepších případech dosahovaly až 83,5 % IoU. V druhé fázi byly hodnoceny subjektivním způsobem na obrazech se skutečnými rentgeny a přirozenými anomáliemi. Tento přístup kombinuje tradiční rentgenové techniky s moderním počítačovým viděním, čímž odhaluje odchylky, které by mohly být přehlédnuty při standardní vizuální inspekci. Tímto přínosným spojením technologií práce otevírá nové možnosti pro ochranu uměleckých sbírek a poskytuje solidní základ pro další výzkum v oblasti detekce falzifikátů uměleckých děl pomocí umělé inteligence.
|
|
|
Semantic Segmentation of Pathologies in Retinal Images
Čabala, Roman ; Orság, Filip (oponent) ; Kavetskyi, Andrii (vedoucí práce)
The thesis aimed to segment pathology visible in the retina images, such as exudates, hemorrhages, and microaneurysms. For that, two well known deep neural networks, named U-Net and SegFormer, were trained. To test the performance of the models, one publicly available dataset was used, named IDRiD. Obtained results were reported after analyzing different factors which affected the performance of the models U-Net and Segformer.
|
|
|
Konvoluční neuronová síť pro segmentaci obrazu
Mitrenga, Michal ; Petyovský, Petr (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je seznámit se s problematikou konvolučních neuronových sítí a realizovat segmentaci obrazu. Toto téma v sobě zahrnuje obor počítačového vidění, který je používán v systémech s umělou inteligencí. Zvláštní pozornost je věnována procesu segmentace obrazu. Dále se práce věnuje základním principům umělých neuronových sítí, struktuře konvolučních neuronových sítí a zejména pak popisu jednotlivých architektur sémantické segmentace. Vybraná architektura SegNet je použiti v praktické aplikaci spolu s před-učenou sítí. Součástí práce je databáze obrazů CamVid, která je použita pro trénování. Pro testování je vytvořena databáze vlastních snímků. Praktická část je zaměřená na trénování CNN a hledání nevhodnějších parametrů pro učení sítě za pomocí SW Matlab.
|
|
|
Self-supervised learning in computer vision applications
Vančo, Timotej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
The aim of the diploma thesis is to make research of the self-supervised learning in computer vision applications, then to choose a suitable test task with an extensive data set, apply self-supervised methods and evaluate. The theoretical part of the work is focused on the description of methods in computer vision, a detailed description of neural and convolution networks and an extensive explanation and division of self-supervised methods. Conclusion of the theoretical part is devoted to practical applications of the Self-supervised methods in practice. The practical part of the diploma thesis deals with the description of the creation of code for working with datasets and the application of the SSL methods Rotation, SimCLR, MoCo and BYOL in the role of classification and semantic segmentation. Each application of the method is explained in detail and evaluated for various parameters on the large STL10 dataset. Subsequently, the success of the methods is evaluated for different datasets and the limiting conditions in the classification task are named. The practical part concludes with the application of SSL methods for pre-training the encoder in the application of semantic segmentation with the Cityscapes dataset.
|
|
|
Detekce objektů v laserových skenech pomocí konvolučních neuronových sítí
Marko, Peter ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá detekciou čiary vodorovného dopravného značenia z mračna bodov, ktoré bolo získané laserovým mobilným mapovaním. Systém pracuje interaktívne v spolupráci s užívateľom, ktorý vyznačí počiatok čiary dopravného značenia. Program postupne deteguje zvyšné časti dopravného značenia a vytvorí ich vektorovú reprezentáciu. Na začiatku je mračno bodov premietnuté do vodorovnej roviny a výsledkom je 2D obrázok, ktorý je segmentovaný konvolučnou neurónovou sieťou U-Net. Segmentácia označuje jednu dopravnú čiaru. Segmentácia je prevedená na lomenú čiaru, ktorú je možné použiť v geo-informačnom systéme. Sieť U-Net pri testovaní dosiahla presnosť segmentácie 98,8\%, špecificitu 99,5\% a senzitivitu 72,9\%. Odhadnutá lomená čiara dosiahla priemernú odchýlku 1,8cm.
|
host ::
RSS.