|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Křepský, Jan ; Grézl, František (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Využití umělých neuronových sítí v digitálním zpracování obrazu není žádnou novinkou. Předmětem této práce je navrhnout a implementovat hranový detektor na bázi neuronové sítě, zjistit, jak moc je použití tohoto přístupu vhodné právě pro detekci hran v obraze a porovnat dosažené výsledky s běžnými detektory. V teoretické části popisuje některé metody předzpracování obrazu, klasického přístupu k detekci hran, jejich ztenčování a dává základ pro pochopení problematiky umělých neuronových sítí.
|
|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Jamborová, Soňa ; Grézl, František (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací softwaru pro detekci hran v obraze pomocí neuronové sítě. Definuje nezbytné základní pojmy v této problematice. Zaměřuje se hlavně na přípravu obrazových informací pro detekci pomocí neuronové sítě. Popisuje a porovnává různé přístupy k využití implementovaného softwaru na syntetické a reálné množině obrázků, včetně experimentů.
|
|
|
Rozpoznávání číslic pomocí neuronové sítě
Doupovec, Zdeněk ; Juránek, Roman (oponent) ; Šilhavá, Jana (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základními pojmy a principy v oboru neuronových sítí. Blíže se pak věnuje problematice vícevrstvých perceptronových sítí, konkrétně metodě back-propagation. Jsou zde rozebrány výhody a nevýhody zmíněné metody, návrh možného systému rozpoznávání číslic pomocí back-propagation. Cílem je získat konkrétní výsledky z programu schopného rozpoznávat čísla.
|
|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Janda, Miloš ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Hlavní náplní této práce je popis a implementace metod detekce hran pomocí neuronové sítě, které jsou náhradou klasických metod detekce hran pomocí hranových detektorů. V prvních kapitolách je obecně diskutována problematika zpracování obrazu, detekce hran a neuronových sítí. Cílem hlavní části je návrh procesu generování syntetických obrazů, extrakce dat a představení variant vhodných topologií neuronových sítí pro účely detekce hran v obraze. Závěr práce je pak věnován vyhodnocení úspěšnosti detekce hran.
|
|
|
Rekurentní neuronové sítě v počítačovém vidění
Křepský, Jan ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá využitím rekurentních neuronových sítí v oblasti počítačového vidění. V teoretické části jsou popsány základní poznatky o umělých neuronových sítích se zaměřením na rekurentní architektury. Dále jsou zde prezentovány některé z jejich možných aplikací a nasazení při řešení reálných problémů. Praktická část práce je věnována rozpoznávání obličejů ze sekvence snímků pomocí Elmanovy jednoduché rekurentní sítě. K učení jsou použity algoritmy backpropagation a backpropagation through time.
|
|
|
Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě
Jamborová, Soňa ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Žák, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem softwaru pro segmentaci obrazu pomocí neuronové sítě. Definuje nezbytné základní pojmy v této problematice. Zaměřuje se hlavně na přípravu obrazových informací pro segmentaci pomocí neuronové sítě. Popisuje a porovnává různé přístupy k segmentaci obrazu.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě
Habrnál, Matěj ; Zbořil, František (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá hlubokými neuronovými sítěmi, zejména pak metodami z oblasti hlubokého učení, jež slouží k inicializaci vah a samotnému učení hlubokých neuronových sítí. Dále popisuje základní teorii klasických neuronových sítí, která je důležitá pro pochopení této problematiky. Cílem této práce je experimentováním s vytvořenou aplikací realizující hluboké neuronové sítě na různě obtížných úlohách rozpoznávání obrazu zjistit optimální nastavení volitelných parametrů algoritmů. Dále pak zhodnotit výsledky a poznatky získané při experimentování s klasickou a hlubokou neuronovou sítí.
|
|
|
Koevoluce kartézských genetických algoritmů a neuronových sítí
Kolář, Adam ; Král, Jiří (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Cílem práce bylo ověřit možnost spojení metod kartézského genetického programování a neuronových sítí. Výsledek práce reprezentuje sada experimentů s úlohami vyvažování tyče, průchodu agenta bludištěm a detekce buňek rakoviny prsu, provedených za pomocí implementované knihovny. Použil jsem jak nepřímé, tak přímé zakódování dopředné i rekurentní sítě. Zaměřil jsem se na nalezení nejlepší konfigurace výpočtu, detekci přeučování jedinců během evoluce, míru robustnosti řešení a možnosti stimulace řešení pomocí fitness funkce. Zjistil jsem, že obecně nejlépe konvergují řešení s nižšími hodnotami parametru n_c a n_r a jsou také méně náchylné k přeučování. Úpravami fitness funkce jsem evolvoval kontrolér, který redukoval rozkmit vyvažované tyče. Klasifikátor buňek rakoviny rozpoznával korektně více než 98% vzorků, čímž překonal většinu srovnávaných metod. Podařilo se také navrhnout model bludiště, ve kterém agent úspěšně plnil vícekrokové úlohy.
|
|
| |
|
| |
host ::
RSS.