|
|
Image segmentation using graph neural networks
Boszorád, Matej ; Kolařík, Martin (oponent) ; Myška, Vojtěch (vedoucí práce)
This diploma thesis describes and implements the design of a graph neural network usedfor 2D segmentation of neural structure. The first chapter of the thesis briefly introduces the problem of segmentation. In this chapter, segmentation techniques are divided according to the principles of the methods they use. Each type of technique contains the essence of this category as well as a description of one representative. The second chapter of the diploma thesis explains graph neural networks (GNN for short). Here, the thesis divides graph neural networks in general and describes recurrent graph neural networks(RGNN for short) and graph autoencoders, that can be used for image segmentation, in more detail. The specific image segmentation solution is based on the message passing method in RGNN, which can replace convolution masks in convolutional neural networks.RGNN also provides a simpler multilayer perceptron topology. The second type of graph neural networks characterised in the thesis are graph autoencoders, which use various methods for better encoding of graph vertices into Euclidean space. The last part ofthe diploma thesis deals with the analysis of the problem, the proposal of its specific solution and the evaluation of results. The purpose of the practical part of the work was the implementation of GNN for image data segmentation. The advantage of using neural networks is the ability to solve different types of segmentation by changing training data. RGNN with messaging passing and node2vec were used as implementation GNNf or segmentation problem. RGNN training was performed on graphics cards provided bythe school and Google Colaboratory. Learning RGNN using node2vec was very memory intensive and therefore it was necessary to train on a processor with an operating memory larger than 12GB. As part of the RGNN optimization, learning was tested using various loss functions, changing topology and learning parameters. A tree structure method was developed to use node2vec to improve segmentation, but the results did not confirman improvement for a small number of iterations. The best outcomes of the practical implementation were evaluated by comparing the tested data with the convolutional neural network U-Net. It is possible to state comparable results to the U-Net network, but further testing is needed to compare these neural networks. The result of the thesisis the use of RGNN as a modern solution to the problem of image segmentation and providing a foundation for further research.
|
|
|
Interactive web presentation of audiovisual works
Paulech, Matúš ; Myška, Vojtěch (oponent) ; Sikora, Pavel (vedoucí práce)
The bachelor thesis contains a presentation of audiovisual works processed by a calibrator based on neural networks (deep learning and artificial intelligence). The work deals with uploading video files to a web application and then playing them on a website. Data, that have been processed by neural networks, are added to the videos. This data is divided according to the classification into given tags, in which it is written what is currently in the image of video. These tags can be used to classify videos, and these classifications are also displayed in real time during video playback.
|
|
|
Manažer hesel s architekturou klient-server
Myška, Vojtěch ; Burda, Karel (oponent) ; Ležák, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá implementací manažeru hesel s architekturou klient-server. Základem práce je návrh uživatelského rozhraní klientské části, používaných klíčů, vzdálených metod, serveru a jeho databáze, výběr použitých technologií a programovacího jazyku. Následuje část pojednávající o implementaci návrhu manažeru hesel.
|
|
|
Mobilní aplikace pro inteligentní systém chovu včel
Pecár, Martin ; Myška, Vojtěch (oponent) ; Kiac, Martin (vedoucí práce)
Cílem práce je navrhnout a vytvořit aplikaci, která umožňuje včelařům správu včelstva pomocí mobilního telefonu. Důvodem je centralizace a zpřehlednění všech nasbíraných dat z kontrol včelstva, přičemž tato data bude později možné použít při tvorbě statistik. Dále tato aplikace obsahuje možnosti, jak včelaře upozornit na potřebu zásahu do včelstva pomocí jím vytvořených upozornění a statistiky o vybraných sledovaných vlastnostech včelstva. Výstupem bude popsaná mobilní aplikace.
|
|
|
Detekce pohybujících se objektů ve videu s využitím neuronových sítí pomocí Android aplikace
Mikulec, Vojtěch ; Kiac, Martin (oponent) ; Myška, Vojtěch (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zrealizováním funkčního řešení problematiky klasifikace účastníků dopravního provozu pomocí mobilních zařízení s operačním systémem Android. Cílem je vytvořit Android aplikaci, která klasifikuje vozidla v reálném čase za použití zadní kamery a ukládá časové značky klasifikace. Testování probíhá převážně na vlastní, různě modifikované datové množině. Je natrénováno celkem pět modelů a změřeno zatížení hardwaru při použití každého z nich. Nejlepší přesnosti klasifikace dosahuje předtrénovaný model sítě MobileNet, který je dotrénován o 6 tříd – 62,33 %. Výsledky jsou shrnuty a v závěru je formulováno, jakým způsobem je možné rychleji a přesněji analyzovat dopravní data.
|
|
|
Universal data storage for IoT applications
Kadlíček, Matej ; Myška, Vojtěch (oponent) ; Šteffan, Pavel (vedoucí práce)
The master’s thesis is written about the topic of data warehouse and the technology associated with it. The aim of the theses was to select programming tools for creating a website. Next aim was to design the functionality, appearence and datastorage. Subsequent implementation of design was done after. Theses was divided into 5 chapters. The first one includes selections of programming tools for a creating a backend. Second chapter includes design of database storage. Third chapter includes design of functionality and user interface. Fourth chapter includes implementation of the application and the last one includes testing.
|
|
|
Interaktivní vyhledávání v on-line archivu obrazových a audiovizuálních děl
Kuře, Dominik ; Myška, Vojtěch (oponent) ; Schimmel, Jiří (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na vývoj webové aplikace, jenž slouží jako archiv pro audiovizuální díla, která jsou opatřena klíčovými slovy. Aplikace pracuje s již vytvořenou databází a serverem, na kterém se tato díla nachází. Databáze byla autorovi předána vedoucím práce. V archivu lze vyhledávat konkrétní díla pomocí vyhledávací lišty a několika druhů filtrů, které jsou vázány na informace o každém díle. Výsledky vyhledávání i databáze jako celek jsou ve vytvořené aplikaci reprezentovány grafy, které se podle stavu aplikace dynamicky mění. Jednotlivá díla lze na stránce přehrávat a na základě shod v klíčových slovech je pro každé dílo vytvořen seznam podobných videí. Aplikace byla realizována pomocí systému Node.js, knihovny React, databáze MariaDB a dalších technologií. Jazykem programu je převážně JavaScript, rozšířený o nemalé množství knihoven, díky kterým je možné ve všech oblastech vývoje tento jazyk používat jako primární. Text bakalářské práce je rozdělen na dvě části. V teoretické části jsou veškeré potřebné technologie a knihovny popsány. Důraz byl kladen zejména na ty části daných knihoven, které jsou v aplikaci opravdu používané. Kromě technologií nutných pro realizaci aplikace jsou také zmíněny knihovny, systémy a rozšíření, které práci programátora ulehčí, např. automatickým formátováním a zálohováním kódu, ukládáním kódu do verzí, přidáním statických datových typů do JavaScriptu pomocí TypeScriptu atd. Přečtení teoretické práce by mělo umožnit čtenáři nahlédnout do základů programování aplikací pro webové prohlížeče. V praktické části je potom rozebrán reálný vývoj takové aplikace od úplného začátku. Aplikace zprostředkovává komunikaci mezi čtyřmi servery - front-end, back-end, databázový server a server obsahující audiovizuální díla. Bakalářská práce se také zabývá možností ovládání prohlížeče pomocí interaktivních ovladačů.
|
|
|
Vytvoření Bluetooth dataloggeru pro záznam a zpracování naměřených dat
Vaverka, Jan ; Myška, Vojtěch (oponent) ; Dejdar, Petr (vedoucí práce)
První část této práce se věnuje dataloggerům a jejich využití v dnešním světě. Ve druhé částí se práce zabývá mikrokontroléry, které se využívají jako řídící jednotky pro dataloggery. Byly popsány jednotlivé periferní zařízení MCU a rovněž jejich komunikační rozhraní. Další část je věnovaná Bluetooth Low Energy, které se využívá k přenosu naměřených dat k uživateli. Na základě získaných znalostí byl proveden výběr mikrokontroléru a senzorů. Z vybraných komponentů byl sestrojen a naprogramován datalogger, který bude měřit vlastnosti kvasu během kvašení ovoce. Na závěr byla vytvořená mobilní aplikace pro stahování dat z dataloggeru a následné zobrazení dat v grafech.
|
|
|
Mobilní aplikace pro systém monitorující optická vlákna
Vaverka, Jan ; Myška, Vojtěch (oponent) ; Dejdar, Petr (vedoucí práce)
Hlavním cílem této diplomové práce je vývoj multiplatformní mobilní aplikace ve frameworku Flutter pro platformy iOS a Adnroid. Aplikace bude vzdáleně komunikovat s~analyzátorem optických vláken skrz server. V úvodu práce je popsána problematika optických vláken a možnosti zabezpečení. V další části jsou popsány možnosti komunikace mezi aplikací a serverem, rovněž je zde popsán framework Flutter. V praktické častí je navrhnuta komunikace mezi aplikací a serverem. Velká část diplomové práce se věnuje návrhu a vývoji multiplatformní aplikace. Poslední část se věnuje testování komunikace mezi aplikací a serverem.
|
|
|
RAW image debayerization using deep neural network
Balušík, Peter ; Myška, Vojtěch (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
This thesis focuses on the problem of demosaicing; specifically, demosaicing using deep image prior. Deep image prior (DIP) is a concept that uses untrained convolutional neural networks to solve common reconstruction problems, with the only input information being an image degraded in some way. The aim of this thesis is to find out whether the DIP is a viable method for demosaicing problems. A new demosaicing method based on DIP is proposed and compared with common demosaicing methods. Different color filer arrays (CFAs) were tested to see the full potential of the proposed method. A numerical comparison was made using a variety of assessment methods. Based on this comparison, the proposed method proved to be similar, in some cases even better than the widely used Malvar’s demosaicing method. Visually, the proposed method displayed similar results to the finest method in the experiments – the Menon’s demosaicing method. Additionally, averaging the last few images of the optimization process proved to bring positive results in terms of numerical comparison. Even though the proposed method brought some interesting results, it turned out to be extremely computationally challenging when compared with other common demosaicing methods.
|
host ::
RSS.