|
|
Analýza lokálních struktur DNA
Dvořák, Josef
This thesis is about designing and implementing a neural network model, which classifies DNA sequences. The first part will mention current solutions. The second part will be about the implementation. There will be a discousion about this solution and possible updates will be mentioned.
|
|
|
Document Information Extraction
Janík, Roman ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
S rozvojem digitalizace přichází potřeba analýzy historických dokumentů. Důležitou úlohou pro extrakci informací a dolování dat je rozpoznávání pojmenovaných entit. Cílem této práce je vyvinout systém pro extrakci informací z českých historických dokumentů, jako jsou noviny, kroniky a matriční knihy. Byl navržen systém pro extrakci informací, jehož vstupem jsou naskenované historické dokumenty zpracované OCR algoritmem. Systém je založen na modifikovaném modelu RoBERTa. Extrakce informací z českých historických dokumentů přináší výzvy v podobě nutnosti vhodného korpusu pro historickou Češtinu. Pro trénování systému byly použity korpusy Czech Named Entity Corpus (CNEC) a Czech Historical Named Entity Corpus (CHNEC), spolu s mým vlastním vytvořeným korpusem. Systém dosahuje úspěšnosti 88,85 F1 skóre na CNEC a 87,19 F1 skóre na CHNEC. Toto je zlepšení o 1,36 F1 u CNEC a 5,19 F1 u CHNEC a tedy nejlepší známé výsledky.
|
|
|
Deep Learning for Image Stitching
Držíková, Diana Maxima ; Vaško, Marek (referee) ; Španěl, Michal (advisor)
Zošívanie obrázkov nie je taký neznámy pojem ako sa na prvý pohľad môže zdať. Určite každý bežný používateľ technológií sa už zozámil s pojmom panoramatický obrázok. V pozadí na zariadení sa prekrývajúce sa obrázky zošívajú a tým vzniká vysoko kvalitný obrázok. Na to aby tento proces fungoval, existujúce algorimy musia spoľahlivo a presne detekovať zaujímavé body, podľa ktorých sa dokáže obrázok správne umiesniť. V tejto práci budú predstavené tradičné metódy na zošívanie obrázkov a taktiež aj metódy s pomocou hlbokých neurónových sietí. Hlavné dva modely, ktoré budú opísane a použíté sú implementácie SuperPoint a SuperGlue. Implementácia bude adaptovaná na párovací systém pre viac ako dva obrázky. Ostatné experimenty, ktoré boli vyskúšané a dopomohli k pochopeniu tejto problematiky budú opísane a vyhodnotené.
|
|
|
Comparison of deep learning and classical methods for traffic signs detection
Geiger, Petr ; Šikudová, Elena (advisor) ; Mirbauer, Martin (referee)
The goal of this thesis is to explore and evaluate classic and deep neural network computer vision methods in the task of detection position of a level crossing barrier. This thesis is based on an initial detection algorithm using a Stable Wave Detector. The initial algorithm is optimized both in performance and quality of the results. Both is crucial, because the best method should be suitable as a component of the real-time level crossing safety system. Then an another approach is implemented using deep neural networks and optimized in the same manner. Throughout the work several datasets are created for both training and testing of the algorithms. Both approaches are finally evaluated on the same test datasets and the results are compared.
|
|
|
Photo Noise Reduction Using Deep Neural Networks
Tichý, Jonáš ; Juránek, Roman (referee) ; Španěl, Michal (advisor)
Obrazový šum je fundamentálním problémem v digitální fotografii. Cílem této práce je studium redukce šumu ve fotografiích pomocí hlubokých neuronových sítí. Dvě vybrané metody založené na hlubokých neuronových sítích, DnCNN a BRDNet, byly implementovány a jejich výkon byl změřen v několika experimentech. Kromě toho byl navržen a proveden experiment na uživatelích s cílem vyhodnotit vnímanou kvalitu obrazu širokou veřejností. Experimenty ukázaly, že zatímco obě metody dosahují výborných výsledků v metrikách, jako je PSNR a SSIM, vnímaná vizuální kvalita ne vždy koreluje s numerickými metrikami. Výsledky prezentované v této práci zdůrazňují důležitost vhodných trénovacích dat a metrik kvality obrazu v odšumování digitálních fotografií.
|
|
|
Generation of Authentic Latent Fingerprints Background
Gajda, Adam ; Goldmann, Tomáš (referee) ; Kanich, Ondřej (advisor)
This bachelor's thesis deals with the generation of authentic latent fingerprint backgrounds, through the use of deep learning, more specifically with the help of conditional generative adversarial network and other more conventional methods. This work summarizes the basic theoretical information about biometrics including synthetic fingerprints and a introduction into artificial intelligence. The main model proposed in this thesis has not come into fruition due to lack of unique training data. Other possible reasons were discussed. Thus an alternative way of generating latent fingerprint backgrounds was developed and after visual evaluation of the final results and real data the conclusion was positive.
|
|
|
Machine Translation Using Syntactic Analysis
Popel, Martin ; Žabokrtský, Zdeněk (advisor) ; Ircing, Pavel (referee) ; Čmejrek, Martin (referee)
Machine Translation Using Syntactic Analysis Martin Popel This thesis describes our improvement of machine translation (MT), with a special focus on the English-Czech language pair, but using techniques ap- plicable also to other languages. First, we present multiple improvements of the deep-syntactic system TectoMT. For instance, we implemented a novel context-sensitive translation model, comparing several machine learning ap- proaches. We also adapted TectoMT to other domains and languages. Sec- ond, we present Transformer - a state-of-the-art end-to-end neural MT sys- tem. We analyzed in detail the effect of several training hyper-parameters. With our optimized training, the system outperformed the best result on the WMT2017 test set by +1.0 BLEU. We further extended this system by uti- lization of monolingual training data and by a new type of backtranslation (+2.8 BLEU compared to the baseline system). In addition, we leveraged domain adaptation and the effect of "translationese" (i.e which language in parallel data is the original and which is the translation) to optimize MT systems for original-language and translated-language data (gaining further +0.2 BLEU). Our improved neural MT system significantly (p¡0.05) out- performed all other systems in English-Czech and Czech-English WMT2018 shared tasks,...
|
|
|
Object detection for video surveillance using the SSD approach
Dobranský, Marek ; Lokoč, Jakub (advisor) ; Božovský, Petr (referee)
The surveillance cameras serve various purposes ranging from security to traffic monitoring and marketing. However, with the increasing quantity of utilized cameras, manual video monitoring has become too laborious. In re- cent years, a lot of development in artificial intelligence has been focused on processing the video data automatically and then outputting the desired no- tifications and statistics. This thesis studies the state-of-the-art deep learning models for object detection in a surveillance video and takes an in-depth look at SSD architecture. We aim to enhance the performance of SSD by updating its underlying feature extraction network. We propose to replace the initially used VGG model by a selection of modern ResNet, Xception and NASNet classifica- tion networks. The experiments show that the ResNet50 model offers the best trade-off between speed and precision, while significantly outperforming VGG. With a series of modifications, we improved the Xception model to match the ResNet performance. On top of the architecture-based improvements, we ana- lyze the relationship between SSD and a number of detected classes and their selection. We also designed and implemented a new detector with the use of temporal context provided by the video frames. This detector delivers enhanced precision while...
|
|
|
Converting prose into poetry using neural networks
Gokirmak, Memduh ; Popel, Martin (advisor) ; Dušek, Ondřej (referee)
Title: Converting Prose into Poetry with Neural Networks Author: Memduh Gokirmak Institute: Institute of Formal and Applied Linguistics Supervisor: Martin Popel, Institute of Formal and Applied Linguistics Abstract: We present here our attempts to create a system that generates poetry based on a sequence of text provided to it by a user. We explore the use of machine translation and language model technologies based on the neural network architecture. We use different types of data across three languages in our research, and employ and develop metrics to track the quality of the output of the systems we develop. We find that combining machine translation techniques to generate training data to this end with fine-tuning of pre-trained language models provides the most satisfactory generated poetry. Keywords: poetry machine translation language models iii
|
|
|
Interpretability of Neural Networks in Speech Processing
Sarvaš, Marek ; Mošner, Ladislav (referee) ; Žmolíková, Kateřina (advisor)
S rastúcou popularitou hlbokých neurónových sietí, nedostatok transparentnosti spôsobenejich funkciou čiernej skrinky, zvyšuje dopyt po ich interpretácii. Cieľom tejto práce je získať nový pohľad na hlboké neurónové siete v úlohách spracovania reči. Konkrétne klasifikácia pohlavia z AudioMNIST datasetu a klasifikácia rečníka z filter bánk VoxCeleb datasetu s použitím konvolučnej a reziduálnej neurónovej siete. Na interpretáciu týchto neurónových sietí bola použitá metóda propagácie relevancií cez vrstvy. Táto metóda vytvorí tepelnú mapu, ktorá vyznačí príznaky, ktoré prispeli ku správnej klasifikácii pozitívne a ktoré negatívne. Ako výsledky interpretácie ukazujú, klasifikácie boli založené najmä na nižších frekvenciách v reči a čase. V prípade klasifikácie pohlavia sa mi podarilo nájsť vysokú závislosť modelu na veľmi malom počte príznakov. Pomocou získaných informácií som vytvoril rozšírený trénovací set, ktorý zvýšil robustnosť modelu.
|
guest ::
