|
|
A Reduced Neural Network for Classifying the Presence of People in an Image
Stanček, Rastislav ; Rydlo, Štěpán (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
This thesis focuses on the topic of computer vision, more specifically, on classifying people's presence in image data. The goal is to create a reduced neural network utilizing knowledge distillation. Object classification and detection is a computationally an expensive operation. A student model created utilizing knowledge distillation shows equivalent accuracy while being smaller and having better inferencing speed compared to the teacher model. Such model can be interdisciplinarily utilized on end devices having relatively low computational capabilities.
|
|
|
Optimalizace řízení podmínek v inteligentním skleníku
Vilimovský, Dan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Bažout, David (vedoucí práce)
Práce se zaměřuje na hledání možností optimalizací provozu chytrého skleníku snížením provozních nákladů a jednodušší udržitelnosti ideálního prostředí pro vývoj rostlin ve skleníku. Cílem je modelovat podmínky ve skleníku za pomoci vytvořeného modelu neuronové sítě schopného předvídat hodnoty parametrů prostředí, jako je teplota a vlhkost vzduchu. Tento model je trénován na reálných datech získaných z dlouhodobého měření v testovacím objektu. Dále se práce zabývá možností využití tohoto modelu neuronové sítě pro optimalizaci řízení chodu skleníku tak, aby mohly být v budoucnu zajištěny ideální vývojové podmínky pro pěstované rostliny nebo zredukována spotřeba elektrické energie využita na provoz spotřebičů.
|
|
|
Detekce začátku a konce komplexu QRS s využitím hlubokého učení
Müller, Jakub ; Šaclová, Lucie (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Měření EKG je základním diagnostickým nástrojem zdravotního stavu srdce a automatizace jeho analýzy může přispět ve zdravotnictví k odhlečení pracovní zátěže personálu nebo ke zlepšení kvality automatické diagnostiky z nositelných zařízení. Tato práce se zaměřuje konkrétně na komplex QRS v signále EKG, s hlavním cílem aplikování metod hlubokého učení k detekci jeho počátku a konce. V teoretickém úvodu je čtenář seznámen s původem komplexu QRS a měřením EKG, umělými neuronovými sítěmi a hlubokým učením. Pro implementaci vlastní metody byla zvolena architektura U-Net modifikovaná pro 1D signály. Data byly čerpány z pěti veřejně přístupných databází, jejich předzpracování proběhlo v prostředí Matlab. Následoval přesun do prostředí Python kde byly realizovány části modelu s použitím knihoven TensorFlow a Keras, následné trénování, testování modelu a vyhodnocení výsledků.
|
|
|
Detekce kvádrů-krabic v obraze
Soroka, Matej ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je experimentovať a vyhodnotis rôznymi prístupmi počítačového videnia s cieľom automatickej detekcie krabíc-kvádrov v obraze, za týmto cieľom boli v riešení použité prístupy založené na neurónových sieťach. V práci boli prevedené experimenty s klasifikáciou pomocou vlastnej dátovej sady, klasifikáciou s využitím vlastnej konvolučnej neurónovej siete, detekciou pomocou pouvného okna, detektora YOLO a v poslednej časti návrh vylepšenia s použitím sietí U-net a MirrorNet.
|
|
|
Matení algoritmů počítačového vidění
Hrabal, Matěj ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo zkoumání existujících metod matení počítačového vidění a rozpoznávání. Zaměřil jsem se zejména na metody typu pixel attack.Dále jsem porovnal jednotlivé metody obrany proti těmto útokům. Jednotlivé metody typu pixel attack a možnosti obrany proti těmto útokům jsem implementoval v jazyce python s využitím knihovny Keras. V rámci práce jsem vytvořil nástroj, který umožňuje provést útok metodou pixel attack na uživateli zvoleném obrázku, a z informací získaných při útocích dokáže generovat statistiky. Nástroj také umožňuje detekovat možné útoky v obrázcích.
|
|
|
Odhad kanálu v OFDM systémech pomocí deep learning metod
Hubík, Daniel ; Staněk, Miroslav (oponent) ; Miloš, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá simulací rádiového komunikačního systému OFDM v základním pásmu a jeho následnou ekvalizací. Model je založen na standardu IEEE 802.11n. Vývoj a simulace modelu byly vytvořeny v programových prostředích MATLAB a Python. Byly využity konvenční metody estimace kanálu (LS, MMSE), ale také nekonvenční metody jako je ekvalizace kanálu s využitím strojového učení. Byly provedeny experimenty s architekturami umělých neuronových sítí a studována závislost na kvalitě ekvalizace. Funkce modelu byla vyhodnocována kódovanou a nekódovanou bitovou chybovostí BER.
|
|
|
Rekurentní neuronové sítě pro klasifikaci textů
Myška, Vojtěch ; Kolařík, Martin (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem neuronových sítí pro klasifikaci pozitivních a negativních textů. Vývoj probíhal v programovacím jazyce Python. Návrh modelů hlubokých neuronových sítí byl proveden pomocí vysokoúrovňového API Keras využívající knihovnu pro numerické výpočty TensorFlow. Výpočetní operace byly provedeny pomocí GPU využívající CUDA architekturu. Výstupem práce je jazykově nezávislý model neuronových sítí umožňující klasifikaci textů na úrovni znaků. Vzorky byly úspěšně klasifikovány až v 93,64% případů. Trénovací a testovací data byla poskytnuta vícejazyčnou a Yelp databází. Simulace byly provedeny na 1200000 anglických, 12000 českých, německých a španělských textů.
|
|
|
Image annotation using deep learning
Zarapina, Natalya ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This semester thesis describes the design and implementation of the client-server program for classification and localization of certain elements which are present in provided images. This program loads a set of images and use deep learning, especially deep convolution neural network perform a classification. First part describes the architecture, basic principles of operations in convolution network and chosen machine learning algorithms for classification. Second part contains a description of created program.
|
|
|
Detekce objektů v laserových skenech pomocí konvolučních neuronových sítí
Marko, Peter ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá detekciou čiary vodorovného dopravného značenia z mračna bodov, ktoré bolo získané laserovým mobilným mapovaním. Systém pracuje interaktívne v spolupráci s užívateľom, ktorý vyznačí počiatok čiary dopravného značenia. Program postupne deteguje zvyšné časti dopravného značenia a vytvorí ich vektorovú reprezentáciu. Na začiatku je mračno bodov premietnuté do vodorovnej roviny a výsledkom je 2D obrázok, ktorý je segmentovaný konvolučnou neurónovou sieťou U-Net. Segmentácia označuje jednu dopravnú čiaru. Segmentácia je prevedená na lomenú čiaru, ktorú je možné použiť v geo-informačnom systéme. Sieť U-Net pri testovaní dosiahla presnosť segmentácie 98,8\%, špecificitu 99,5\% a senzitivitu 72,9\%. Odhadnutá lomená čiara dosiahla priemernú odchýlku 1,8cm.
|
|
|
Software pro detekci a rozpoznání registrační značky vozidla
Masaryk, Adam ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je navrhnúť a vyvinúť softvér, ktorý dokáže detegovať a rozpoznávať registračné značky z obrázkov. Softvér je rozdelený na 3 časti - detekcia značky, spracovanie výstupu detektora a rozpoznanie znakov na registračnej značke. Detekciu a rozpoznanie sme sa rozhodli implementovať pomocou moderných metód využitím konvolučných neurónových sietí.
|
host ::
RSS.