|
| |
|
|
Segmentace obrazových dat využitím hlubokých neuronových sítí
Hrdý, Martin ; Myška, Vojtěch (oponent) ; Kiac, Martin (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je seznámit se a nastudovat teorii současných segmentačních metod, které používají hluboké učení. Na základě teoretických znalostí bude navržena a vytvořena segmentační neuronová síť, která bude schopna segmentovat jednotlivé instance objektů. Segmentační neuronová síť bude zaměřena na detekci elektronických součástek na deskách plošných spojů.
|
|
|
Detekce graffiti tagů v obraze
Fischer, Martin ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je porovnat různé přístupy počítačového vidění se záměrem automatické detekce graffiti tagů v obraze. Za tímto účelem byly v řešení použity modely založené na neuronových sítích. V práci byly otestovány jak osvědčené detekční modely, tak i modely experimentální. U nejpřesnějšího z nich (Faster R-CNN) bylo dosaženo přesnosti 83% mAP, což poukázalo na vhodnost těchto modelů při řešení otázky detekce tagů.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě pro detekci anomálií při kontrole kvality
Juřica, Tomáš ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je automatizovat detekci defektů při průmyslové výrobě plastových karet. Typickým defektem vzniklým při takovéto výrobě je kontaminace prachovými částicemi či vlasem. Hlavními výzvami, které v této práci řeším, je malý počet dostupných dat (214 karet), velmi malá plocha defektů v kontextu celé karty (průměrně 0,0068 \% plochy karty) a zároveň velice rozmanité a komplexní pozadí, ve kterém defekty hledám. Realizaci úkolu jsem dosáhl za použití detekčního algoritmu Mask R-CNN a rozšíření datové sady pomocí namodelování vzhledu typických defektů a vytvoření syntetického datasetu o počtu 20 000 obrázků, na kterém jsem detektor natrénoval. Takovýmto způsobem jsem dosáhl 0,83 AP při IoU rovno 0,1 na testovací části původní datové sady.
|
host ::
RSS.