Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Metody hlubokého učení pro zpracování obrazů
Křenek, Jakub ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá metodami hlubokého učení pro rozpoznávání obrazů přes historii po vývoj moderních metod. Hlavní důraz je kladen na konvoluční neuronové sítě a na nich postavené modely určené pro klasifikaci, detekci a segmentaci obrazu. Metody jsou následně využity pro praktickou aplikaci počítání projíždějících automobilů na snímcích z dopravní kamery. Po otestování dostupných modelů byla použita architektura sítě YOLOv2, která byla přetrénována na vlastní sadě trénováních dat. Součástí aplikace je i přidání sledovacího algoritmu SORT.
Metody hlubokého učení pro zpracování obrazů
Křenek, Jakub ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá metodami hlubokého učení pro rozpoznávání obrazů přes historii po vývoj moderních metod. Hlavní důraz je kladen na konvoluční neuronové sítě a na nich postavené modely určené pro klasifikaci, detekci a segmentaci obrazu. Metody jsou následně využity pro praktickou aplikaci počítání projíždějících automobilů na snímcích z dopravní kamery. Po otestování dostupných modelů byla použita architektura sítě YOLOv2, která byla přetrénována na vlastní sadě trénováních dat. Součástí aplikace je i přidání sledovacího algoritmu SORT.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.