|
|
Automatické kolorování videa
Mikeska, Tomáš ; Kolář, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá plně automatickým kolorováním videa a fotografií pomocí konvolučních neuronových sítí. Shrnuje dosavadní přístupy, architektury a různé chybové funkce. V rámci práce jsou navrženy a natrénovány různé varianty neuronových sítí s různými chybovými funkcemi pro automatické kolorování. Nejlepší kombinace zvládá kolorovat velké množství scén a je demonstrována její schopnost kolorovat dostatečně koherentní video.
|
|
|
Metoda termální desorpční spektroskopie (TDS) a její aplikace pro výzkum povrchových procesů
Potoček, Michal ; Čech, Vladimír (oponent) ; Pavlík, Jaroslav (oponent) ; Dub, Petr (vedoucí práce)
Metoda termální desorpční spektroskopie (TDS) je obecná metoda pro povrchovou analýzu adsorbovaných molekul. Práce se v 1. kapitole zabývá teoretickými základy této metody a ukazuje princip desorpčního procesu ovlivněného podpovrchovou difuzí. Kapitola 2 se nejprve věnuje praktickému využití metody TDS při detekci povrchových molekul a určením vazebné energie. Experimenty byly zaměřeny na detekci povrchových adsorbantů a nečistot na povrchu desek Si. Druhá část této kapitoly se zabývá desorpcí atomů tenkých vrstev Ga a jejich podpovrchovou difuzi. Proces difuze Ga byl také pozorován hmotnostní spektrometrií sekundárních iontů (SIMS) a numericky simulován.
|
|
|
Odhad obličeje z řečového signálu
Zubalík, Petr ; Mošner, Ladislav (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
Hlavním cílem této diplomové práce bylo navrhnout a implementovat systém, který bude schopný odhadnout obličej na základě řeči daného člověka. Tento problém je vyřešen pomocí systému složeného ze tří modelů konvolučních neuronových sítí. První z nich je založen na architektuře ResNet a slouží pro extrahování příznaků z hlasových nahrávek. Druhým modelem je plně konvoluční neuronová síť, která převádí tyto příznaky na styly, na základě kterých bude upravován výsledný obrázek obličeje. Získané styly jsou poté předávány na vstup generátoru StyleGAN pro vygenerování výsledného obličeje. Navržený systém je implementován v programovacím jazyce Python s využitím frameworku PyTorch. V poslední kapitole práce je rozebráno a vyhodnoceno několik důležitých experimentů prováděných v rámci ladění a testování vytvořeného systému.
|
|
|
Měnič s tranzistory GaN pro elektrický kompresor
Galia, Jan ; Pazdera, Ivo (oponent) ; Martiš, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a realizací funkčního vzorku výkonového měniče pro elektrický kompresor, který je určen pro hybridní automobily. Navrhovaný měnič bude určen pro E-compressor od společnosti Garrett Advancing Motion. Samotný měnič bude založen na moderní technologii tranzistorů s vysokou elektronovou pohyblivostí, jimiž jsou tranzistory na bázi nitridu gália (GaN). Smyslem práce je ověřit možnost užití tranzistorů GaN v aplikaci E-boosting.
|
|
|
Depozice GaN na wolframový substrát
Pikna, Štěpán ; Piastek, Jakub (oponent) ; Čalkovský, Vojtěch (vedoucí práce)
Tato experimentálně založená práce se zabývá depozicí nanokrystalů GaN na leptané wolframové hroty. Motivací bylo tyto GaN struktury deponovat na Schottkyho katody firmy ThermoFisher Scientific a změřit jejich emisivitu. Začátek práce je věnován rešerši studené emise z wolframu a GaN. V praktické části byla optimalizována výroba wolframových hrotů, kdy jsme došli k závěru, že vhodné hroty vznikají při teplotě 20 °C a hloubce ponoru 2,5 mm v roztoku NaOH. Dále byly na tyto hroty připraveny metodou molekulární svazkové epitaxe (MBE) galiové struktury, u kterých jsme zjistili lineární závislost na teplotě. Jako vhodná teplota substrátu pro depozici galia byla určena teplota 200 °C. Za této teploty byla provedena i nitridace. Depozice galia trvala 2 hodiny a následná nitridace 3 hodiny. Změřená emisivita GaN z povrchu mědi pokrytém grafenem vyšla v souladu s dříve provedenými experimenty.
|
|
|
Selektivní růst GaN nanostruktur na křemíkových substrátech
Knotek, Miroslav ; Novák, Tomáš (oponent) ; Voborný, Stanislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá depozicí tenkých vrstev nitridu gallia na křemíkové substráty pokryté maskami z negativního rezistu HSQ. Rezist byl strukturován elektronovou litografií za účelem vytvoření masek, ve kterých bylo dosaženo selektivního růstu GaN krystalů. Růst vrstev GaN byl prováděn pomocí metody MBE. Byly studovány různé podmínky depozice pro dosažení požadovaného selektivního růstu.
|
|
|
Generativní neuronové sítě pro ručně psané písmo
Ševčík, Pavel ; Dobeš, Petr (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo vytvořit model pro generování řádků ručně psaného písma. Model na základě očekávaného stylu a libovolně dlouhého textu vytváří odpovídají obrázek s písmem. Navržené řešení překonává existující přístupy v kvalitě generovaného písma a umožňuje generování jak samostatných slov, tak i řádků. Kombinuje vyhledávání příznaků pro jednotlivé symboly pomocí attention a jejich rozmístění na řádek pomocí vkládání mezer. Nový přístup umožňuje specifikovat pozice symbolů na řádku jemněji než celými čísly, a tak vytvářet plynulejší interpolace mezi různými styly. Na rozdíl od předchozího řešení tento přístup využívá Gaussův filtr pro rozšíření jednotlivých příznaků symbolů do blízkého okolí. Současně tento přístup otevírá množnost trénování modelu pro odhad pozic symbolů na řádku adversariální chybou (GAN). Navíc byly vytvořeny anotace horizontálních pozic symbolů na řádcích datové sady ručně psaného písma IAM.
|
|
|
Detection and Quality Improvement of Face Objects in Low-Quality Source Images
Šoltis, Richard ; Tinka, Jan (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
The aim of this thesis was to construct an algorithm for the detection of human face from poor quality source images and subsequently improving the image of human face. The result of the work is an application with a graphical interface which detects human face objects from the input images and then improves these inherited faces from the point of quality and size. When creating the application, current techniques and algorithms such as neuron networks were used. They formed the basis for detection and image improvement, S3FD detection and last but not least the GAN network to improve the image. Part of the thesis is testing the individual parts of the application in predefined scenarios as well as testing a comprehensive run application.
|
|
|
Algoritmy pro zlepšení detekce vybraných arytmií v EKG
Šandová, Hana ; Ředina, Richard (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
Práce se zabývá navyšováním datových sad arytmií v EKG, které bývají v databázích méně často zastoupené. Teoretická část je věnována literární rešerši odborných prací, které se zabývají klasifikátory srdečních arytmií s využitím hlubokého učení a augmentací EKG signálů. V praktické části byly realizovány generátory šumu, které by po přičtení do reálně změřených signálů mohly obohatit datovou sadu. Také byla realizována metoda pro augmentaci flutteru síní. Byly vytvořeny funkce, které uměle vytvářejí signály napodobující atrioventikulární blokády II. a III. stupně. Nakonec byla snaha generovat atrioventikulární blokády II. stupně pomocí generativních kompetitivních sítí (GAN). Úspěšnost augmentace byla hodnocena přidáním různě kombinovaných syntetických dat do trénovacích množin pro EKG klasifikátor v podobě hluboké neuronové sítě.
|
|
|
Fusion of Radar and Visual Data for Remote Sensing
Strych, Tomáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Kolář, Martin (vedoucí práce)
The aim of this thesis is to generate optical imagery in case of its unavailability. Optical and radar data from the past are used to generate such images. The main application field of this thesis is agriculture, where countless vegetation indexes can be used. In this thesis, for simplicity, only NDVI is utilized. Four datasets were created, each for the first three seasons of the year and the fourth that connects them all. As a solution for an image to image translation, Pix2Pix-cGAN was chosen. The results show the differences in the use of these datasets, between the different amounts and types of used pictures, as well as the interval adjustments between pictures. Our research found that the network is capable of creating plausible imagery with valid numerical values, but struggles to correctly utilize the information about the radar difference, which is important in order to evaluate plant development mainly when the optical imagery is unavailable. This thesis and its results are unique due to the geographically diverse dataset across Europe and the focus on agriculture, regardless of crop type.
|
host ::
RSS.