|
|
Využitie grafických procesorov pre univerzálne výpočty v priemyselných systémoch
Lukačovič, Martin ; Mašek, Jan (oponent) ; Krkoš, Radko (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá možnosťami grafických procesorov v oblasti GPGPU. Obsahuje historické riešenia až po súčasné architektúry. Rovnako sú popísané grafické procesory od najväčších súčasných výrobcov, ich zameranie a ciele v budúcnosti. Pre implementáciu algoritmov pomocou GPU sú potrebné API rozhrania, ktoré ponúkajú rôzne možnosti prevedenia. Okrem CPU a GPU sa pre univerzálne paralélne výpočty využívajú i alternatívy ako FPGA a DSP, kedy je potrebné zvážiť cenovú a energetickú náročnosť. V práci je venovaná časť spôsobu komunikácie s hardwarom a moderným pamäťovým prístupom. Pre demonštráciu paralelného výpočtu bola uskutočnená implementácia násobenia matíc v OpenCL.
|
|
|
Image segmentation using deeplearning methods
Lukačovič, Martin ; Burget, Radim (oponent) ; Mašek, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with the current methods of semantic segmentation using deep learning. Other approaches of neaural networks in the area of deep learning are also discussed. It contains historical solutions of neural networks, their development, and basic principle. Convolutional neural networks are nowadays the most preferable networks in solving tasks as detection, classification, and image segmentation. The functionality was verified on a freely available environment based on conditional random fields as recurrent neural networks and compered with the deep convolutional neural networks using conditional random fields as postprocess. The latter mentioned method has become the basis for training of new models on two different datasets. There are various enviroments used to implement neural networks using deep learning, which offer diverse perform possibilities. For demonstration purposes a Python application leveraging the BVLC\,/\,Caffe framework was created. The best achieved accuracy of a trained model for clothing segmentation is 50,74\,\% and 68,52\,\% for segmentation of VOC objects. The application aims to allow interaction with image segmentation based on trained models.
|
|
|
Image segmentation using deeplearning methods
Lukačovič, Martin ; Burget, Radim (oponent) ; Mašek, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with the current methods of semantic segmentation using deep learning. Other approaches of neaural networks in the area of deep learning are also discussed. It contains historical solutions of neural networks, their development, and basic principle. Convolutional neural networks are nowadays the most preferable networks in solving tasks as detection, classification, and image segmentation. The functionality was verified on a freely available environment based on conditional random fields as recurrent neural networks and compered with the deep convolutional neural networks using conditional random fields as postprocess. The latter mentioned method has become the basis for training of new models on two different datasets. There are various enviroments used to implement neural networks using deep learning, which offer diverse perform possibilities. For demonstration purposes a Python application leveraging the BVLC\,/\,Caffe framework was created. The best achieved accuracy of a trained model for clothing segmentation is 50,74\,\% and 68,52\,\% for segmentation of VOC objects. The application aims to allow interaction with image segmentation based on trained models.
|
|
|
Využitie grafických procesorov pre univerzálne výpočty v priemyselných systémoch
Lukačovič, Martin ; Mašek, Jan (oponent) ; Krkoš, Radko (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá možnosťami grafických procesorov v oblasti GPGPU. Obsahuje historické riešenia až po súčasné architektúry. Rovnako sú popísané grafické procesory od najväčších súčasných výrobcov, ich zameranie a ciele v budúcnosti. Pre implementáciu algoritmov pomocou GPU sú potrebné API rozhrania, ktoré ponúkajú rôzne možnosti prevedenia. Okrem CPU a GPU sa pre univerzálne paralélne výpočty využívajú i alternatívy ako FPGA a DSP, kedy je potrebné zvážiť cenovú a energetickú náročnosť. V práci je venovaná časť spôsobu komunikácie s hardwarom a moderným pamäťovým prístupom. Pre demonštráciu paralelného výpočtu bola uskutočnená implementácia násobenia matíc v OpenCL.
|
host ::
RSS.