|
|
Využití strojového učení pro kontrolu kvality v průmyslových aplikacích
Gaško, Viktor ; Dobrovský, Ladislav (oponent) ; Parák, Roman (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je zoznámiť sa s problematikou kontroly kvality v priemyselných aplikáciách so zameraním na hlboké učenie. K tomuto a podobným problémom bolo vytvorených niekoľko knižníc, ktoré majú za úlohu uľahčiť jeho riešenie. Hlavnou úlohou je vytvorenie programu na kontrolu kvality za pomoci programovacieho jazyka Python a frameworku Tensorflow. Tento program bude pozostávať z troch neurónových sietí, pričom jedna zistí približnú polohu súčiastky, druhá jej farbu a tretia skontroluje správnosť jej výroby.
|
|
|
Detekce dopravních značek v obraze a videu
Kočica, Filip ; Hradiš, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce řeší problematiku detekce dopravního značení za pomoci moderních technik zpracování obrazu. K řešení byla použita speciální architektura hluboké konvoluční neuronové sítě zvaná YOLO, tedy You Only Look Once, která řeší detekci i klasifikaci objektů v jednom kroce, což celý proces značně urychluje. Práce pojednává také o porovnání úspěšnosti modelů trénovaných na reálných a syntetických datových sadách. Podařilo se dosáhnout úspěšnosti 63.4% mAP při použití modelu trénovaného na reálných datech a úspěšnosti 82.3% mAP při použití modelu trénovaného na datech syntetických. Vyhodnocení jednoho snímku trvá na průměrně výkonném grafickém čipu ~40.4ms a na nadprůměrně výkonném čipu ~3.9ms. Přínosem této práce je skutečnost, že model neuronové sítě trénovaný na syntetických datech může za určitých podmínek dosahovat podobných či lepších výsledků, než model trénovaný na reálných datech. To může usnadnit proces tvorby detektoru o nutnost anotovat velké množství obrázků.
|
|
|
Detekce zbraní ve 2D obrazu
Demčák, Ján ; Spurný, Martin (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá detekciou zbraní v 2D obraze. V teoretickej časti bol zadefinovaný pojem zbraň, uviedli sme možnosti detekcie zbrane v obraze s použitím klasických metód a s využitím hlbokých neurónových sietí. Popísali kľúčové kroky spracovania obrazu, klasifikácie objektov, detekcie. Uviedli prehľad nástrojov, knižníc. Pre realizáciu praktickej časti sme vybrali 3 modely. Jeden klasický model s využitím HOG transformácie. Druhý CNN model s prioritným cieľom presnosťi detekcie a dvoma rôznymi architektúrami neurónových sietí ako klasifikátormi. Tretí model s architektúrou siete YOLO mal ako prioritný cieľ detekciu v reálnom čase. Podstatnou časťou každého modelu bol výber, resp. vytvorenie vhodného datasetu. Nasledovalo zostrojenie a implementácia modelov s analýzou a vyhodnotením získaných dát.
|
|
|
Detekce semaforu ve snímku dopravní situace
Boček, Václav ; Jirsík, Václav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí semaforu a rozpoznáním stavu jeho světel na snímku z dopravní situace pomocí metod strojového učení. V teoretické části textu jsou zmíněny rozdílné přístupy k řešení tohoto problému. V praktické části je popsán vlastní návrh systému s využitím konvolučních neuronových sítí a výsledky testování navrženého systému.
|
|
|
Meření podobnosti obrazů s pomocí hlubokého učení
Štarha, Dominik ; Šeda, Pavel (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá výzkumem technologií, využívajících metod hlubokého učení, využitelných při zpracovávání obrazových dat. Konkrétním zaměřením práce je zhodnotit vhodnost a efektivnost hlubokého učení při porovnávání dvou vstupních obrazových dat. První – teoretická – část zahrnuje úvod do problematiky neuronových sítí a hlubokého učení. Obsahuje popis dostupných možností a jejich výhody a principy, vhodné při zpracování obrazových dat. Druhá – praktická – část práce obsahuje návrh vhodného modelu siamských sítí pro řešení problému problematiky porovnávání dvou vstupních obrazů a vyhodnocení jejich podobnosti. Výstupem je zhodnocení několika možných konfigurací modelu a vyzdvihnutí parametrů modelu s nejlepšími výsledky.
|
|
|
Rekonstrukce digitálních fotografií s využitím hloubkové mapy
Valeš, Ondřej ; Brejcha, Jan (oponent) ; Čadík, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout postup, který bude provádět rekonstrukci digitálních fotografií na základě vyhledání podobných fotografií v datasetu, jejichž obsah je poté využit při rekonstrukci, a otestovat možnosti generování fotografií přímo z hloubkové mapy pro účely rekonstrukce. K určení podobnosti je použit deskriptor fotografií GIST nově obohacený o informaci z hloubkové mapy, který umožňuje rychlé vyhledání fotografií v datasetu a nový postup vkládání dat do rekonstruované oblasti, která je na rozdíl od existujících přístupů nejprve rozdělena na podoblasti na základě analýzy hloubkové mapy. To umožňuje řešit rekonstrukci jednotlivých podoblastí zcela odděleně a přináší zlepšení výsledku rekonstrukce, protože podoblasti jsou menší a méně komplexní. Součástí práce je klasifikace fotografií v datasetu pomocí rozšířeného deskriptoru GIST a implementace systému umožnujícího vyhledávání v datasetu na základě podobnosti a za pomoci hloubkové mapy.
|
|
|
Tvorba publikačního plánu v oblasti vědy a výzkumu
Smetana, Tomáš ; Chlapek, Dušan (vedoucí práce) ; Kučera, Jan (oponent)
Diplomová práce se zabývá tématem otevřených dat, především z oblasti vědy a výzkumu. V práci je definováno 6 dílčích cílů a to charakterizovat oblast vědy a výzkumu v ČR a ve světě, charakterizovat problematiku otevřených dat v ČR a ve světě, popsat způsob publikace dat o podpoře vědy a výzkumu v ČR a ve světě, navrhnout postup a vytvořit publikační plán pro TA ČR, připravit ukázkové datové sady a nakonec zhodnotit použitý postup. Práce je členěna do tematických bloků, které vycházejí z těchto cílů. Skládá se z úvodu, teoretické části, praktické části a závěru. V úvodní části jsou vymezeny cíle práce a rešerše zdrojů věnujících se podobné tématice. V teoretické části je charakterizována problematika oblast vědy a problematika otevřených dat v ČR a dalších zemích a také postup tvorby publikačního plánu dle zvolené metodiky. Praktická část obsahuje dle stanovených cílů dvě části, jednou je analýza otevřených dat o vědě a výzkumu a druhou příprava publikačního plánu TA ČR. Praktická část je zakončena zhodnocením použitého postupu s návrhy na zlepšení. Závěr obsahuje shrnutí celé práce a vyhodnocení dosažení cílů.
|
|
|
Datová žurnalistika v pojetí Datablogu IHNED.cz
Hrbková, Nikola ; Láb, Filip (vedoucí práce) ; Kasík, Pavel (oponent)
Datová žurnalistika se objevila spolu s překotným rozvojem moderních technologií v posledních letech a stala se trendem redakcí po celém světě. Tato diplomová práce s názvem "Datová žurnalistika v pojetí Datablogu IHNED.cz" si bere za cíl představit žánr datové žurnalistiky v rámci mediální komunikace a v souvislosti se změnami ve společnosti a vývojem techniky. Teoretické kapitoly se věnují historii oboru, postupům práce datových novinářů a omezením spojenými s datovou žurnalistikou, jako je nesnadné financování redakcí, problematický sběr dat, nebo nedostatečná nabídka v oblasti vzdělávání novinářů. Cílem výzkumu bylo zmapování tvorby týmu datových žurnalistů Datablogu IHNED.cz a její srovnání s vybranými australskými týmy. V práci je kombinováno několik metod výzkumu. Stěžejní metodou jsou hloubkové rozhovory s datovými novináři, které odkrývají procesy jejich práce. Nakonec jsou týmy obou zemí podrobeny komparativní analýze. Co se týče širšího teoretického výzkumného kontextu, je tato práce jednak příspěvkem do rodící se diskuse o otázce datové žurnalistiky a jejího přínosu pro mediální organizace, i samotnou společnost. Závěr práce poskytuje úvahy o dalším směrování datové žurnalistiky u nás i ve světě.
|
|
|
Hodnocení datových zdrojů a změn využití krajiny Prahy a okolí
Šmausová, Barbora ; Štych, Přemysl (vedoucí práce) ; Janoušek, Zbyněk (oponent)
Cílem této práce je porovnat používané datové sady land use/land cover co se týče jejich obsahu a především analyzovat jejich klasifikační systémy. Práce je zaměřená na území hlavního města Prahy a na jeho okolí. Použitá data jsou v práci podrobně popsána a charakterizována. Bylo provedeno hodnocení dostupných datových sad na obecné úrovni a to zejména se zaměřením na jejich klasifikační systémy. Pro další práce bylo zvoleno modelové území obsahující čtyři katastrální území (Čestlice, Křeslice, Průhonice, Újezd u Průhonic). V modelovém území byla provedena analýza dat, která byla zaměřena na porovnání klasifikačních systémů pomocí prostorových překryvů, stavových a změnových map. Výsledná syntéza byla provedena na základě obecného hodnocení a analýz prováděných pro modelové území. Výsledky práce odpovídají na základní cíle práce a snaží se popsat základní poznatky o rozdílných a shodných parametrech zkoumaných datových sad. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Web Search Engine
Tamáš, Miroslav ; Galamboš, Leo (vedoucí práce) ; Skopal, Tomáš (oponent)
Akademický fulltextový vyhľadávač Egothor sa v posledných rokoch stal základom viacerých prác z oblasti vyhľadávania. Doposiaľ však neexistovalo riešenie, ktoré by poskytlo kompletnú sadu nástrojov pre spracovanie webového obsahu vo väčšom merítku. Táto práca sa zaoberá návrhom a implementáciou distribuovaného vyhľadávacieho systému zameraného predovšetkým na internetové zdroje. Analyzuje komponenty prvej generácie systému pre spracovanie webového obsahu a predstavuje ich primárne funkcie. Následne popisuje ich využitie pri návrhu architektúry distribuovanej varianty webového vyhľadávača. Návrh sa zameriava predovšetkým na fázy získavania, spracovania a indexácie dát. Následne popisuje spôsob implementácie uvedeného riešenia. V závere potom predstavuje niekoľko návrhov ako na dosiahnuté výsledky nadviazať.
|
host ::
RSS.