|
|
Retinal Blood Vessel Segmentation
Nemčeková, Barbora ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kavetskyi, Andrii (vedoucí práce)
The retina is an important part of the human eye. Incident light is processed here and moreover, it plays an essential role in diagnosing various diseases. Its early diagnostics can prevent serious consequences, such as blindness. The most common retinal diseases include diabetic retinopathy, as a consequence of diabetes, and age-related macular degeneration. Automatic retinal vessels segmentation facilitates and speeds up the work of an ophthalmologist. This work focuses on retinal blood vessels segmentation and its further classification into thin and thick vessels. The proposed algorithm is based on morphological operations, k-means clustering, and Frangi's algorithm. Evaluation of the proposed method was performed on two publicly available datasets - Drive and HRF. The results obtained represent 69,89 % for sensitivity, 91,55 % for specificity, and 88,63 % for accuracy. Division of the vessels shows, that on average 21,50 % vessels pixels belong to thick vessels and the rest 78,50 % belong to thin vessels.
|
|
|
Vision Transformery pre vstavané platformy
Nemčeková, Barbora
Tato práce se zabývá zkoumáním Transformerů vidění pro úlohu klasifikace obrazu, jejich optimalizaci, a nasazení na vybrané vestavěné zařízení. Na vybraných vestavěných zařízení se doposud pro klasifikaci obrazu používaly konvoluční neuronové sítě, avšak s revolucí ve zpracování přirozeného jazyka vznikl zájem o zkoumání transformerů i pro úlohy počítačového vidění. Práce experimentuje s různými druhy kvantizace modelů, jako je int8 kvantizace, int16x8 kvantizace, dynamická kvantizace a SmoothQuant metoda. Výsledky ukazují, že ne všechny transformery vidění je možné kvantizovat s dostatečnou přesností, a to ani při použití specializované metody SmoothQuant. Taktéž se ukázalo, že kvantizovaný transformer model není možné akcelerovat na NPU vybraných zařízení. Ze zkoumaných faktorů, jako je přesnost po optimalizaci modelu, latence a využití paměti na vestavěném zařízení, konvoluční neuronové sítě stále převyšují modely transformerů.
|
|
|
Retinal Blood Vessel Segmentation
Nemčeková, Barbora ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kavetskyi, Andrii (vedoucí práce)
The retina is an important part of the human eye. Incident light is processed here and moreover, it plays an essential role in diagnosing various diseases. Its early diagnostics can prevent serious consequences, such as blindness. The most common retinal diseases include diabetic retinopathy, as a consequence of diabetes, and age-related macular degeneration. Automatic retinal vessels segmentation facilitates and speeds up the work of an ophthalmologist. This work focuses on retinal blood vessels segmentation and its further classification into thin and thick vessels. The proposed algorithm is based on morphological operations, k-means clustering, and Frangi's algorithm. Evaluation of the proposed method was performed on two publicly available datasets - Drive and HRF. The results obtained represent 69,89 % for sensitivity, 91,55 % for specificity, and 88,63 % for accuracy. Division of the vessels shows, that on average 21,50 % vessels pixels belong to thick vessels and the rest 78,50 % belong to thin vessels.
|
host ::
RSS.