|
|
Pokročilá klasifikace poruch srdečního rytmu v EKG
Sláma, Štěpán ; Hejč, Jakub (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na teoretické objasnění poruch srdečního rytmu a možnosti jejich automatické detekce s využitím sítí hlubokého učení. Pro účely této práce bylo využito celkově 6884 10sekunových záznamů EKG s měřenými osmi svody. Záznamy byly rozděleny do pěti skupin podle srdečních rytmů na skupinu záznamů s fibrilací síní, sinusové rytmy, supraventrikulární rytmy, ventrikulární rytmy a poslední skupinu tvořily záznamy ostatní. Jednotlivé skupiny byly nerovnoměrně zastoupeny a více než 85 % z celkového počtu dat jsou záznamy skupiny sinusového rytmu. Použité klasifikační metody sloužily efektivně jako detektor záznamů nejpočetnější skupiny a nejefektivnější ze všech byl postup tvořený 2D konvoluční neuronovou sítí, do které vstupovala data v podobě skalogramů (klasifikační postup číslo 3). Ta dosahovala výsledků přesnosti (precision) 91 %, úplnosti (recall) 96 % a hodnoty F1-skóre 0,93. Naopak při klasifikaci všech pěti skupin zároveň nebylo dosaženo takto kvalitních výsledků u všech skupin. Nejefektivnějším postupem se jeví varianta sestavena z aplikace PCA na osm vstupních signálů se ziskem jednoho signálu výstupního, který se stává vstupem 1D konvoluční neuronové sítě (klasifikační postup číslo 5). Tento postup dosáhl následujících hodnoty F1-skóre: 1) skupina záznamů s fibrilací síní 0,54, 2) skupina sinusových rytmů 0,91, 3) skupina supraventrikulárních rytmů 0,65, 4) skupina ventrikulárních rytmů 0,68, 5) ostatní záznamy 0,65.
|
|
|
Utilization of Convolution Neural Network Based Road Detection in Mobile Robot Localization
Krejsa, Jiří ; Věchet, Stanislav
Mobile robot on-road navigation requires fusion of both global and local sensory information with an emphasis on the road detection processing. The paper deals with the road detection based on convolution neural networks (CNN) using commonly available tools such as TensorFlow and Keras. The road is defined by its linear boundaries. Network output is formed by the road definition together with classification parameters and serves as a local sensor in Kalman filter based localization. CNN based road detection is currently capable to successfully detect about 90% of images.
|
|
|
Detekce dopravních značek a semaforů
Chocholatý, Tomáš ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí dopravních značek a semaforů v obraze s využitím konvolučních neuronových sítí. Cílem je vytvoření vhodného detektoru pro detekci a rozpoznání dopravního značení v reálném provozu. Za účelem trénování konvolučních neuronových sítí byly vytvořeny vhodné datové sady, které se skládají ze syntetické i reálné datové sady. Pro syntetickou datovou sadu byl vytvořen generátor, který simuluje různé deformace značek. Vyhodnocení kvality detekce je prováděno pomocí vlastního programu pro kvantitativní vyhodnocování. Podařilo se dosáhnout úspěšnosti 84\% detekovaných značek nad vlastní testovací datovou sadou. Výsledky umožňují zjistit důležitost zastoupení reálné či syntetické datové sady v trénovací sadě a vliv jednotlivých deformací syntetické datové sady na konečnou kvalitu detekce.
|
|
|
Head Pose Estimation in an Image by a Neural Network
Rybnikár, Lukáš ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Artificial neural networks are not a novelty, but their recent rise in popularity is noticeable as well as their gain of attention from the masses. This bachelor thesis focuses on the head pose estimation in an image using the convolution neural networks. The fields of use of neural networks are vast and during last years strong enough hardware has been developed to allow us to train these networks under commonly accessible conditions. In theoretical part there are neural networks introduced with an explanation of what they are, how they work, how they are divided followed by a detailed description of convolutional neural networks. In the practical part the necessary tools used for development needed to perform experiments, such as determining appropriate configuration for neural network and optimization to get the best results possible, are described.
|
|
|
Hybrid Deep Question Answering
Aghaebrahimian, Ahmad ; Holub, Martin (vedoucí práce) ; Kordik, Pavel (oponent) ; Pecina, Pavel (oponent)
Název práce: Hybridní hluboké metody pro automatické odpovídání na otázky Autor: Ahmad Aghaebrahimian Ústav: Ústav Formální a Aplikované Lingvistiky Vedoucí disertační práce: RNDr. Martin Holub, Ph.D., Ústav Formální a Ap- likované Lingvistiky Abstrakt: Automatické odpovídání na otázky jakožto jedna z nejstarších úloh z oblasti zpracování přirozeného jazyka je jednou z nejzajímavějších a nejná- ročnějších oblastí výzkumu s množstvím vědeckých a komerčních uplatnění. Od- povídání na otázky jakožto disciplína se ve spojení s informatikou, statistikou, lingvistikou a kognitivní vědou zabývá tvorbou systémů, které automaticky vy- hledávají odpovědi na otázky kladené lidmi v přirozeném jazyce. Tato doktorská disertační práce představuje autorův výzkum uskutečněný v uvedené oblasti. Au- tor předkládá především své studie a výzkum zaměřený na hybridní systémy pro odpovídání na otázky zahrnující vyhledávací stroje pracující jak se struktu- rovanými, tak s nestrukturovanými daty. Jádrem strukturovaného vyhledávacího stroje je state-of-the-art systém založený na znalostních grafech. Nestrukturovaný vyhledávací stroj je tvořen state-of-the-art systémem pro odpovídání na otázky na větné úrovni a systémem pro odpovídání na otázky na úrovni slov s výsledky, které se blíží tomu, čeho dosahují lidé. Tato práce představuje...
|
|
|
Principy a aplikace neuroevoluce
Herec, Jan ; Strnadel, Josef (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Práce se na teoretické úrovni zabývá evolučními algoritmy (EA), neuronovými sítěmi (NN) a jejich syntézou v podobě neuroevoluce. Z praktického hlediska je cílem práce ukázat uplatnění neuroevoluce na dvou odlišných úlohách. První úloha spočívá v evolučním návrhu architektury konvoluční neuronové sítě (CNN), která by dokázala klasifikovat s vysokou přesností ručně psané číslice (z datasetu MNIST). Druhá úloha spočívá v evoluční optimalizaci vah neurokontroléru, který řídí přistání 1. stupně rakety Falcon 9 ve 2D simulaci. Obě úlohy jsou výpočetně velmi náročné a proto byly řešeny na superpočítači. V rámci první úlohy se podařilo navrhnout takové architektury, které při správném natrénování dosahují přesnosti klasifikace 99,49%. Ukázalo se tak, že je možné návrh kvalitních architektur zautomatizovat s využitím neuroevoluce. V rámci druhé úlohy se podařilo optimalizovat váhy neurokontroléru tak, že pro definované počáteční podmínky dovede neurokontrolér model rakety k úspěšnému přistání. V obou úlohách tedy neuroevoluce uspěla.
|
|
|
Using advanced segmentation methods for images from TEM microscopes
Mocko, Štefan ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Potočňák, Tomáš (vedoucí práce)
This master‘s thesis deals with the use of a convolutional neural networks for the segmentation task on images from transmission electron microscope. It also describes chosen neural network topology - U-NET, used augmentation techniques and programming environment. ThermoFisher Scientific (formerly FEI Czech Republic s.r.o.) provided data for this thesis. Obtained segmentation results are presented in the form of curves (ROC, PRC) and numerical values (ARI, DSC, Confusion matrices). Chosen U-NET topology achieved excellent results in the field of pixel-wise segmentation, and hopefully, these results will serve as a starting point for internal company research.
|
|
|
Rozpoznávání CAPTCHA kódů
Pazderka, Radek ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na návrh a implementaci aplikace sloužící k rozpoznávání textových CAPTCHA kódů. Popisuje algoritmy pro předzpracování obrazu, segmentaci a následnou klasifikaci znaků. Pro klasifikaci byly použity dva různé přístupy. Jedná se o konvoluční neuronovou síť LeNet a histogramový klasifikátor využívající Pearsonova korelačního koeficientu. Následně se zvolené klasifikátory testují na různých CAPTCHA kódech a zjišťuje se výsledná úspěšnost při rozpoznávání.
|
|
|
Word2vec modely s přidanou kontextovou informací
Šůstek, Martin ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porozuměním word2vec modelů. Přestože tyto modely vznikly nedávno (2013), staly se velmi populárními. Učením těchto modelů lze obdržet vektorovou reprezentaci slov v~N-dimenzionálním prostoru reálných čísel. Pomocí operací nad těmito vektory je možné určit sémantické vazby mezi slovy. Dále se práce snaží o rozšíření představených modelů za účelem jiné reprezentace slov. K tomuto účelu je navrženo využití obrazové informace. Taktéž je diskutována možnost použití konvolučních neuronových sítí ve spojitosti s poskytnutím odlišné kontextové informace.
|
|
|
Trénovatelná segmentace obrazu s použitím hlubokých neuronových sítí
Majtán, Martin ; Burget, Radim (oponent) ; Harár, Pavol (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zaoberá segmentáciou obrazu pomocou hlbokých neuronových sietí. V práci je popísaný princíp digitálneho spracovania obrazu a segmentácia obrazu. Je tu vysvetlený princíp umelých neurónových sietí, model umelého neurónu, spôsob ako sa neurónové siete trénujú a aktivujú. V praktickej časti je vytvorený algoritmus na generovanie podobrazov zo snímkov z magnetickej rezonancie. Vygenerované podobrazy sa používajú na trénovanie, testovanie a validáciu modelu neurónovej siete. V práci je vytvorený model umelej neurónovej siete, ktorí bol použitý pri trénovateľnej segmentácii obrazu. Model neurónovej siete je vytvorený pomocou knižnice Deeplearning4j a je optimalizovaný na paralelné trénovanie pomocou knižnice Spark.
|
host ::
RSS.