Hlavní stránka > Výsledky hledání: Olekšák, Samuel
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Použití self-supervised learning pro rozpoznání sportovních pozic v obraze
 Olekšák, Samuel ; Kocur, Viktor (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Táto práca demonštruje spôsob, ako minimalizovať množstvo potrebných označených trénovacích dát pri klasifikácií športových pozícií s použitím neurónovej siete trénovanej metódou contrastive self-supervised learning. Trénovanie prebieha v dvoch etapách. V prvej sa trénuje extraktor príznakov, ktorý využíva neoznačené trénovacie obrázky extrahované z nahrávok cvičení z viacerých uhlov. V druhej etape sa s využitím malého množstva označených dát trénuje jednoduchý klasifikátor napojený na extraktor príznakov. Práca pojednáva o klasifikácií v kontexte jogových póz, avšak výsledné riešenie sa dá jednoducho aplikovať aj na iné športy v prípade získania vhodnej dátovej sady. Pri návrhu riešenia je kladený dôraz na výkon výsledného modelu, aby mohol byť použiteľný v mobilných zariadeniach. Výsledný model na dátovej sade so štyrmi označenými obrázkami na každú jogovú pózu dosiahol s využitím augmentácií vstupných dát úspešnosť 76 %. Na väčšej dátovej sade s 800 označenými obrázkami na všetky pozície je úspešnosť 82 %.
Úplný záznam
Použití self-supervised learning pro rozpoznání sportovních pozic v obraze
 Olekšák, Samuel ; Kocur, Viktor (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Táto práca demonštruje spôsob, ako minimalizovať množstvo potrebných označených trénovacích dát pri klasifikácií športových pozícií s použitím neurónovej siete trénovanej metódou contrastive self-supervised learning. Trénovanie prebieha v dvoch etapách. V prvej sa trénuje extraktor príznakov, ktorý využíva neoznačené trénovacie obrázky extrahované z nahrávok cvičení z viacerých uhlov. V druhej etape sa s využitím malého množstva označených dát trénuje jednoduchý klasifikátor napojený na extraktor príznakov. Práca pojednáva o klasifikácií v kontexte jogových póz, avšak výsledné riešenie sa dá jednoducho aplikovať aj na iné športy v prípade získania vhodnej dátovej sady. Pri návrhu riešenia je kladený dôraz na výkon výsledného modelu, aby mohol byť použiteľný v mobilných zariadeniach. Výsledný model na dátovej sade so štyrmi označenými obrázkami na každú jogovú pózu dosiahol s využitím augmentácií vstupných dát úspešnosť 76 %. Na väčšej dátovej sade s 800 označenými obrázkami na všetky pozície je úspešnosť 82 %.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English