|
|
Analýza rozložení textu v historických dokumentech
Palacková, Bianca ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kodym, Oldřich (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce je navrhnúť a implementovať algoritmus na analýzu rozloženia textu v historických dokumentoch. Pri riešení tohto problému bola využitá neurónová sieť, konkrétne architektúra Faster-RCNN. Na trénovanie a otestovanie algortimu bol využitý dataset so 6 135 obrázkami dobových novín. V rámci práce boli natrénované 4 modely neurónových sietí: model na detekciu slov, nadpisov, textových regiónov a model detekujúci slová na základe ich polohy v riadku. Výstupy z týchto sietí boli vhodne spracované, s cieľom detekovať rozloženie textu na vstupnom obrázku. Na evaluáciu bola použitá upravená metrika F-score, na základe ktorej algoritmus dosiahol presnosť takmer 80 %.
|
|
|
Porovnávání retinálních obrázků s patologickými nálezy
Palacková, Bianca ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je navrhnúť a implementovať software pre porovnávanie dvoch retinálnych obrázkov, pričom predmetom porovnávania sú patologické nálezy na sietnici. Najčastejšie ochorenia postihujúce sietnicu ľudského oka sú diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia. Pri porovnávaní obrázkov a detekcií prejavov týchto chorôb je dôležité najprv správne detekovať základné časti sietnice ako je slepá a žltá škvrna. Testovanie lokalizácie slepej a žltej škvrny prebehlo na 570 obrázkoch. Algoritmus dosiahol v oboch prípadoch úspešnosť nad 90\%. Schopnosť algoritmu lokalizovať ochorenia bola testovaná na 120 obrázkoch, ktoré boli ručne opravené 3 oftalmológmi. Automatické porovnanie snímok môže pomôcť pri určení progresu ochorenia.
|
|
|
Analýza rozložení textu v historických dokumentech
Palacková, Bianca ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kodym, Oldřich (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce je navrhnúť a implementovať algoritmus na analýzu rozloženia textu v historických dokumentoch. Pri riešení tohto problému bola využitá neurónová sieť, konkrétne architektúra Faster-RCNN. Na trénovanie a otestovanie algortimu bol využitý dataset so 6 135 obrázkami dobových novín. V rámci práce boli natrénované 4 modely neurónových sietí: model na detekciu slov, nadpisov, textových regiónov a model detekujúci slová na základe ich polohy v riadku. Výstupy z týchto sietí boli vhodne spracované, s cieľom detekovať rozloženie textu na vstupnom obrázku. Na evaluáciu bola použitá upravená metrika F-score, na základe ktorej algoritmus dosiahol presnosť takmer 80 %.
|
|
|
Porovnávání retinálních obrázků s patologickými nálezy
Palacková, Bianca ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je navrhnúť a implementovať software pre porovnávanie dvoch retinálnych obrázkov, pričom predmetom porovnávania sú patologické nálezy na sietnici. Najčastejšie ochorenia postihujúce sietnicu ľudského oka sú diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia. Pri porovnávaní obrázkov a detekcií prejavov týchto chorôb je dôležité najprv správne detekovať základné časti sietnice ako je slepá a žltá škvrna. Testovanie lokalizácie slepej a žltej škvrny prebehlo na 570 obrázkoch. Algoritmus dosiahol v oboch prípadoch úspešnosť nad 90\%. Schopnosť algoritmu lokalizovať ochorenia bola testovaná na 120 obrázkoch, ktoré boli ručne opravené 3 oftalmológmi. Automatické porovnanie snímok môže pomôcť pri určení progresu ochorenia.
|
host ::
RSS.