|
|
Rozpoznání květin v obraze
Jedlička, František ; Kříž, Petr (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním květin v obraze a klasifikaci do tříd. Teoretická část je zaměřena na problematiku hlubokých konvolučních neuronových sítí. Praktická část se zabývá popisem mnou vytvořené databáze květin, se kterou je dále pracováno. Databáze obsahuje celkem 13000 fotek rostlin 26 druhů a to čekanky, fialky, gerbery, heřmánku, chrpy, jaterníku, jestřábníku, jetele, karafiátu, konvalinky, kopretiny, macešky, máku, měsíčku, narcise, pampelišky, pcháče, pomněnky, růže, sasanky, sedmikrásky, slu- nečnice, sněženky, starčku, tulipánu a vlaštovičníku. Dále je v práci popsán a použit model neuronové sítě Inception v3 na klasifikaci obrazu do tříd. Výsledná klasifikační přesnost dosáhla 92%.
|
|
|
Použití metod hlubokého učení v úlohách zpracování obrazu
Polášková, Lenka ; Marcoň, Petr (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Učení rozpoznávání objektů pomocí neuronové sítě spočívá v napodobení chování živočišné neuronové sítě. Přestože nejsou ani zdaleka známy detaily fungování mozku, týmy složené z vědců z různých oborů medicíny a techniky se snaží po těchto detailech pátrat. Díky velikánům jako je Geoffrey Hinton věda v tomto oboru velice pokročila. Konvoluční neuronové sítě, které se vycházejí z živočišného modelu optického systému, lze s výhodou použít pro segmentování obrazu, a proto byly vybrány pro segmentaci nádorů a edémů z obrazů magnetické resonance. Modely neuronové sítě, použité v této práci, dosáhly úspěšnosti 41\% procent v segmentaci edémů a 79\% v segmentaci nádorů z mozkové tkáně.
|
|
|
Klasifikace obrazů s pomocí hlubokého učení
Hřebíček, Zdeněk ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Mašek, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí objektů v obraze a jejich klasifikací do tříd. Klasifikace je zajištěna modely prostředí pro hlubokého učení BVLC/Caffe; Detekci objektů zajišťují algoritmy AlpacaDB/selectivesearch a belltailjp/selective_search_py. Jedním z výsledků této práce je úprava a využití modelu hluboké konvoluční neuronové sítě AlexNet v prostředí BVLC/Caffe. Model byl natrénován s přesností 51,75% pro klasifikaci do 1 000 tříd, následně byl upraven a natrénován pro klasifikaci do 20 tříd s přesnotí 75.50%. Přínosem práce je implementace grafického rozhraní pro detekci a klasifikaci objektů do tříd, jež je implementováno jako aplikace na bázi webového serveru v jazyce Python. Aplikace integruje výše zmíněné algoritmy detekce objektů s klasifikací pomocí BVLC/Caffe. Výslednou aplikaci lze použít jak pro detekci (a klasifikaci) objektů, tak pro rychlé ověření klasifikačních modelů prostředí BVLC/Caffe. Tato aplikace byla pro možnost rozšíření a dlašího využití zveřejněna na serveru GitHub pod licencí Apache 2.0.
|
host ::
RSS.