|
|
Detekce graffiti tagů v obraze
Pavlica, Jan ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na možnost využití současných metod v oblasti počítačového vidění za účelem automatické detekce graffiti tagů v obraze. Tagy jsou nejčastějším projevem graffiti, který slouží jako podpis autora. V rámci práce byly otestovány state-of-art detekční systémy, z nichž se nejvíce osvědčil Single Shot MultiBox Detector. Bylo u něj dosaženo 75,7% AP.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě pro detekci anomálií při kontrole kvality
Juřica, Tomáš ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je automatizovat detekci defektů při průmyslové výrobě plastových karet. Typickým defektem vzniklým při takovéto výrobě je kontaminace prachovými částicemi či vlasem. Hlavními výzvami, které v této práci řeším, je malý počet dostupných dat (214 karet), velmi malá plocha defektů v kontextu celé karty (průměrně 0,0068 \% plochy karty) a zároveň velice rozmanité a komplexní pozadí, ve kterém defekty hledám. Realizaci úkolu jsem dosáhl za použití detekčního algoritmu Mask R-CNN a rozšíření datové sady pomocí namodelování vzhledu typických defektů a vytvoření syntetického datasetu o počtu 20 000 obrázků, na kterém jsem detektor natrénoval. Takovýmto způsobem jsem dosáhl 0,83 AP při IoU rovno 0,1 na testovací části původní datové sady.
|
|
|
Rozpoznávání textu pomocí konvolučních sítí
Csóka, Pavel ; Behúň, Kamil (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou nových datových sad pro účely strojového učení rozpoznávání textu z fotografií a experimenty s konvolučními neuronovými sítěmi na těchto sadách. Popisuje architekturu konvolučních sítí, problémy rozpoznávání z fotografií a současné práce využívající tyto sítě. Dále tvorbu anotace datové sady fotografií stránek dokumentů, pořízených mobilními telefony, nazvané Mobile Page Photos. K anotaci je využit Tesseract OCR. Z této sady jsou vyříznutím znaků z fotografií vytvořeny dvě další. Jedná se o sady znaků dobře čitelných Mobile Nice Page Photos Characters a dobře i spatně až nečitelných Mobile Page Photos Characters, ve formátu datové sady číslic Street View House Numbers. S třemi vytvořenými modely konvolučních sítí jsou na datových sadách provedeny experimenty s rozpoznáváním textu, s jejichž pomocí je také odhadnuta chyba anotace.
|
|
|
Automatická kontrola kvality výrobku z obrazu
Kruták, Martin ; Hradiš, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit postupy pro celkovou, automatickou a bezdotykovou kontrolu kvality výrobku (diabolky). Problém kontroly je rozdělen na dvě části. První část je přesné měření rozměrů diabolky - její délka a průměr hlavičky tak, aby toto měření bylo přesné a dostatečně rychlé. Takového měření je dosaženo pomocí algoritmů pracujících se sub-pixelovou přesností pomocí aproximace gradientů polynomy. V druhé části je kontrola vad diabolky jako jsou podélné rýhy či vrypy v sukýnce (smajlíci), a to za pomocí konvolučních neuronových sítí. Výsledkem jsou měřící moduly pracující s přesností do 0,025 mm v případě měření délky a do 0,01 mm při měření hlavičky. V detekci vad diabolek, vykazuje neuronová síť velmi vysokou úspěšnosti klasifikace. Přínosem této práce je prezentace inovativních přístupů v automatické kontrole kvality výrobků za použití neuronových sítí, demonstrace jejich použití a využití v reálné výrobě.
|
|
|
Detekce a klasifikace dopravních prostředků v obraze pomocí hlubokých neuronových sítí
Hlavoň, David ; Hradiš, Michal (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce se zaobírá problematikou neuronových sítí z pohledu úlohy detekce dopravních prostředků v obraze, který byl pořízen z dronu. Jelikož je cílem vytvořit prakticky použitelný detektor, práce jako první popisuje datovou sadu. Dále práce rozebírá několik architektur dopředných neuronových sítí, které byly následně použity při realizaci detektoru. Na architektury neuronových sítí navazují metody tvorby detektoru pomocí naivních metod a současně nejúspěšnějších meta architektur. V druhé části se práce zabývá praktickou realizací detektoru. Výsledkem práce je detektor postavený na meta architektuře Faster R-CNN a neuronové sítí PVA s úspěšností detekce přes 90 % a rychlostí 45 full HD snímků za sekundu.
|
|
|
Sledování objektů v panoramatickém videu
Ambrož, Vít ; Hradiš, Michal (oponent) ; Čadík, Martin (vedoucí práce)
Tato diplomová práce mapuje dosavadní vývoj v oblasti sledování objektů v panoramatickém 360° videu. Práce si klade za cíl odhalit hlavní problémy, které souvisejí se sledováním objektů a dále se zaměřuje na jejich řešení v rámci panoramatického videa. Během studia této problematiky bylo zjištěno, že dosud bylo provedeno jen velmi málo řešení pro sledování objektů v ekvirektangulární projekci panoramatického videa. V této práci jsou proto představena dvě vylepšení pro metody sledování jediného objektu založené na adaptaci ekvirektangulárních snímků. Tato diplomová práce navíc přináší vlastní manuálně vytvořený dataset panoramatických videí s více než 9900 anotacemi. Pro tento nový dataset je provedeno detailní vyhodnocení celkově 12 významných i moderních algoritmů pro sledování objektů.
|
|
|
Charakterizace chodců ve videu
Studená, Zuzana ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá získavaním informácií o chodcoch, ktorí sú zachytení pomocou statických vonkajších kamier umiestnených na verejných vonkajších alebo vnútorných priestranstvách. Cieľom je za použitia konvolučných neurónových sietí získať, čo najväčšie množstvo informácií ako je napríklad pohlavie, vek a typ oblečenia, doplnky, módny štýl alebo celková charakteristika osoby. Časť práce pozostáva z tvorby novej dátovej sady, ktorá zachytáva chodcov a k nim informácie o pohlaví, veku a módnom štýle osoby. Ďalšou časťou práce je návrh a implementácia konvolučných neurónových sietí, ktoré klasifikujú spomínané charakteristiky chodcov. Neurónové siete vyhodnocujú vstupné obrázky chodcov v dátových sadách PETA, FashionStyle14 a BUT atribúty chodcov. Vykonané experimenty nad dátovými sadami PETA a FashionStyle porovnávajú moje výsledky rôznych konvolučných neurónových sietí s publikáciami. Ďalšie experimenty sú ukázané na novo vytvorenej dátovej sade BUT atribúty chodcov.
|
|
| |
|
|
Synchronizace textu a audia
Šuba, Adam ; Hradiš, Michal (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá výzkumem nástroje pro synchronizaci textu a audia na úrovni jednotlivých grafémů a fonémů. V práci jsou také diskutovány možné přístupy k synchronizaci a případná omezení a problémy, kterým je třeba čelit. Zkoumaný nástroj využívá přístup vycházející z grapheme-to-phoneme konverze s použitím joint-sequence modelů. Pro experimenty jsou použity data z televizního vysílání, která byla převzata z Multi-Genre Broadcast Challenge 2015.
|
|
|
Rozpoznávání tváří
Benda, Tomáš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním lidí ve videozáznamu, respektive z kamery. K rozeznávání obličejů byla použita konvoluční neuronová síť, díky které získáme několika dimenzionální vektor rysů, pomocí kterého je možno zjistit totožnost osoby. Na systém jsou kladeny nároky, aby byl schopen pracovat v reálném čase a mohl být použit například pro rozpoznávání osob na různých konferencích, či jako součást bezpečnostního systému. Samotný systém je napsán v jazyce Python. Součástí této práce byla vytvořena datová sada ve formě videí s osobami.
|
host ::
RSS.