|
|
Detekce začátku a konce komplexu QRS s využitím hlubokého učení
Malina, Ondřej ; Hejč, Jakub (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou automatického měření doby trvání QRS komplexů v EKG signálech. Zvláštní důraz je zde pak kladen na možnosti automatické detekce komplexů QRS při současném buzení srdeční tkáně kardiostimulátorem. Obsah této práce je řazen do čtyř logických celků, kdy se v první části věnuje srdci jako orgánu. Popisuje vznik a šíření vzruchu v srdci, jeho možné patologie a jejich projevy v EKG záznamu, dále se zde věnuje kardiostimulaci a měření EKG záznamu při současné kardiostimulaci. Druhá část práce obsahuje stručný úvod do tématu strojového a hlubokého učení. Třetí část práce obsahuje rešerše aktuálních přístupů využívající k řešení detekce QRSd metody založené na hlubokém učení. Čtvrtá část se pak zabývá návrhem a implementací vlastního modelu hlubokého učení, schopného detekovat začátky a konce QRS komplexů z EKG záznamů. Je zde popsáno předzpracovaní dat realizované v programovacím prostředí MATLAB. Samotná implementace modelu byla uskutečněna v programovacím jazyce Python za využití modulů PyTorch a NumPy.
|
|
|
Self-supervised learning in computer vision applications
Vančo, Timotej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
The aim of the diploma thesis is to make research of the self-supervised learning in computer vision applications, then to choose a suitable test task with an extensive data set, apply self-supervised methods and evaluate. The theoretical part of the work is focused on the description of methods in computer vision, a detailed description of neural and convolution networks and an extensive explanation and division of self-supervised methods. Conclusion of the theoretical part is devoted to practical applications of the Self-supervised methods in practice. The practical part of the diploma thesis deals with the description of the creation of code for working with datasets and the application of the SSL methods Rotation, SimCLR, MoCo and BYOL in the role of classification and semantic segmentation. Each application of the method is explained in detail and evaluated for various parameters on the large STL10 dataset. Subsequently, the success of the methods is evaluated for different datasets and the limiting conditions in the classification task are named. The practical part concludes with the application of SSL methods for pre-training the encoder in the application of semantic segmentation with the Cityscapes dataset.
|
|
|
Detekce pohybujících se objektů ve videu s využitím neuronových sítí
Mikulský, Petr ; Sikora, Pavel (oponent) ; Myška, Vojtěch (vedoucí práce)
Tato diplomová práce řeší detekci pohybujících se objektů ve videu s využitím neuronových sítí. Cílem práce byla detekce účastníků silničního provozu na video záznamech. Pro praktické řešení práce byl použit předtrénovaný detekční model YOLOv5. V rámci řešení byla vypracována vlastní datová množina ze záběrů dopravní komunikace s třídami: osobní automobil, autobus, dodávkový automobil, motocykl a kamion. Celkově finální podoba datové množiny čítá 5404 snímků a 6467 anotovaných objektů. Dotrénovaný model YOLOv5 dosáhl na testovací množině úspěšnosti detekce vozidel mAP 0,995, preciznosti 0,995 a úplnosti odhadu predikce 0,986. V závěru jsou popsány kroky, které vedly ke konečné podobě vlastního datasetu.
|
|
|
Detekce objektů v laserových skenech pomocí konvolučních neuronových sítí
Zelenák, Michal ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Táto práca je zameraná na segmentáciu vozovky v laserových skenoch, pomocou konvolučnej neurónovej siete. Pre riešenie uvedeného problému, ktorý nájde uplatnenia v oblastiach údržby vozovky, boli použité konvolučné neurónové siete pre ich flexibilitu a rýchlosť. Práca prináša implementáciu a modifikácie existujúcej metódy, ktorá daný problém rieši pomocou plne prepojenej konvolučej neurónovej siete. Týmito modifikáciami sú napríklad použitie rôznych parametrov pre chybovú funkciu, použitie iného počtu tried v modeli a datasete. Vplyv modifikácií bol experimentálne overený a bola dosiahnutá presnosť 96.12%, a hodnota F-measure 95.02%.
|
|
|
Low-Dimensional Matrix Factorization in End-To-End Speech Recognition Systems
Gajdár, Matúš ; Grézl, František (oponent) ; Karafiát, Martin (vedoucí práce)
The project covers automatic speech recognition with neural network training using low-dimensional matrix factorization. We are describing time delay neural networks with factorization (TDNN-F) and without it (TDNN) in Pytorch language. We are comparing the implementation between Pytorch and Kaldi toolkit, where we achieve similar results during experiments with various network architectures. The last chapter describes the impact of a low-dimensional matrix factorization on End-to-End speech recognition systems and also a modification of the system with TDNN(-F) networks. Using specific network settings, we were able to achieve better results with systems using factorization. Additionally, we reduced the complexity of training by decreasing network parameters with the use of TDNN(-F) networks.
|
|
|
Detekce buněk pomocí konvolučních neuronových sítí
Doskočil, Ondřej ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Vičar, Tomáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro detekci buněk v obrazových datech. Teoretická část obsahuje popis fungování těchto sítí a jejich různých architektur. V praktické části byly tyto sítě implementovány a trénovány na dostupném datasetu. Každá z těchto sítí využívá však jiný přístup k detekci. Nakonec byly jednotlivé sítě statisticky vyhodnoceny a byl provedena diskuse.
|
|
|
Detection of persons and evaluation of gender and age in image data
Dobiš, Lukáš ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
This master thesis describes an approach for automated human recognition by using convolutional neural networks (CNN) to perform facial analysis of persons face in image data. The predicted biometric indicators are following: age, gender, facial landmarks and facial expression. CNN architectures with pretrained weights for each task are described. Age estimation CNN has new weights trained and freezed, then has added new LSTM layers into its architecture. New LSTM layers are trained and tested on newly created video data set. Test results indicate improved age prediction accuracy. Solution for human recognition inference with single image and time series variants, in form of script with interconnected CNNs is explained, and its inference speed performance supports further proposed expansion plans for live video inference.
|
|
|
Pořízení a zpracování sbírky registračních značek vozidel
Kvapilová, Aneta ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou pořízení a zpracování datové sady, která obsahuje částečně automaticky zpracované snímky registračních značek vozidel. Cílem je jak pořízení samotných videí, tak i vytvoření sady nástrojů, které budou schopné videa zpracovávat do výsledné datové sady určené k učení neuronových sítí pro monitorování provozu. K realizaci je využit programovací jazyk Python s využitím grafické knihovny OpenCV a frameworku PyTorch pro tvorbu neuronových sítí.
|
|
|
Odezírání ze rtů pomocí hlubokých neuronových sítí
Kadleček, Josef ; Kišš, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá současnými metodami pro přepis řeči na text a odezírání ze rtů za pomoci neuronových sítí. Následně se zabývá podobností architektur neuronových sítí operujících nad zvukem a videem při rozpoznávání řeči a porovnává dostupné audiovizuální datové sady. Výsledkem práce je sada experimentů porovnávající různé zásahy do modelu a jejich dopad na výsledky. Dále je součástí implementace systému pro přepis řeči (CER: 12.6 %) a pro odezírání ze rtů (CER: 57,7 %). Architektury obou systémů jsou založeny na extrakci příznaků pomocí konvolučních vrstev. Za nimi následují rekurentní vrstvy LSTM, další řada konvolučních vrstev a hodnotící funkce CTC.
|
|
|
Computer vision and hand gestures detection and fingers tracking
Bravenec, Tomáš ; Wyrzykowski, Roman (oponent) ; Frýza, Tomáš (vedoucí práce)
This master’s thesis is focused on hand gestures and finger detection in still images and video sequences. The thesis contains a summary of different approaches to hand gesture detections, advantages and disadvantages of each approach. The thesis also includes the realization of the platform independent application written in Python using OpenCV and PyTorch libraries, that can show a selected image or play a video sequence with highlighted recognized gestures.
|
host ::
RSS.