Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Implementace algoritmu hlubokého učení na embedded platformě
Ondrášek, David ; Boštík, Ondřej (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá implementací inferenčního modelu, založeného na metodách hlubokého učení na embedded zařízení. V první části je provedena rešerše strojového a následně hlubokého učení a některých používaných state-of-the-art metod. V další části se práce zabývá výběrem nejlepšího vhodného hardware. Na konci kapitoly jsou podle výsledků vybrány pro implementaci Jetson Nano a Raspberry Pi. Dále je vytvořen vlastní dataset s třídami pro detekci bonbonů Maoam a na jeho základě potom vytrénován pomocí transfer learning inferenční model. Ten je potom použit při sestavení vlastní aplikace na detekci objektů, která je implementována na Jetson Nano a Raspberry Pi. Výsledky jsou vyhodnoceny a jsou naznačeny další možná budoucí vylepšení.
Implementace algoritmu hlubokého učení na embedded platformě
Ondrášek, David ; Boštík, Ondřej (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá implementací inferenčního modelu, založeného na metodách hlubokého učení na embedded zařízení. V první části je provedena rešerše strojového a následně hlubokého učení a některých používaných state-of-the-art metod. V další části se práce zabývá výběrem nejlepšího vhodného hardware. Na konci kapitoly jsou podle výsledků vybrány pro implementaci Jetson Nano a Raspberry Pi. Dále je vytvořen vlastní dataset s třídami pro detekci bonbonů Maoam a na jeho základě potom vytrénován pomocí transfer learning inferenční model. Ten je potom použit při sestavení vlastní aplikace na detekci objektů, která je implementována na Jetson Nano a Raspberry Pi. Výsledky jsou vyhodnoceny a jsou naznačeny další možná budoucí vylepšení.

Viz též: podobná jména autorů
2 Ondrášek, Dušan
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.