|
|
Počítání vozidel ve statickém obraze
Jelínek, Zdeněk ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce bylo porovnání různých moderních přístupů k počítání vozidel pomocí odhadu hustoty. Celkem byly porovnány čtyři modely konvolučních neuronových sítí - Counting CNN, Hydra CNN, Perspective-Aware CNN a Multi-column CNN. Vyhodnocení natrénovaných modelů bylo provedeno na třech různých datasetech. Nejpřesnějších výsledků na všech datasetech dosáhl model Perspective-Aware CNN. Na datasetu PUCPR+ dosáhl hodnoty Mean Absolute Error 2,86, čímž prokázal, že jeho použití u problému počítání vozidel je vhodné.
|
|
|
Detekce graffiti tagů v obraze
Fischer, Martin ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je porovnat různé přístupy počítačového vidění se záměrem automatické detekce graffiti tagů v obraze. Za tímto účelem byly v řešení použity modely založené na neuronových sítích. V práci byly otestovány jak osvědčené detekční modely, tak i modely experimentální. U nejpřesnějšího z nich (Faster R-CNN) bylo dosaženo přesnosti 83% mAP, což poukázalo na vhodnost těchto modelů při řešení otázky detekce tagů.
|
|
|
Počítání vozidel ve statickém obraze
Hladiš, Martin ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je porovnání modelů konvolučních neuronových sítí, které využívají princip počítání pomocí odhadu hustoty pro úkol počítání vozidel ve statickém obraze. Celkem byly testovány tyto modely -- Counting CNN, Scale-adaptive CNN, Multi-Scale Fusion Net a Multi-scale CNN. Jejich schopnost odhadu byla testována na datasetech -- TRANCOS, CARPK, PUCPR+. Nejlepších výsledků dosáhl model Multi-Scale Fusion Net. Jeho přesnost odhadu na datasetu TRANCOS v metrice Mean Absolut Error dosáhla hodnoty 8.05.
|
|
|
Počítání vozidel ve statickém obraze
Hladiš, Martin ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je porovnání modelů konvolučních neuronových sítí, které využívají princip počítání pomocí odhadu hustoty pro úkol počítání vozidel ve statickém obraze. Celkem byly testovány tyto modely -- Counting CNN, Scale-adaptive CNN, Multi-Scale Fusion Net a Multi-scale CNN. Jejich schopnost odhadu byla testována na datasetech -- TRANCOS, CARPK, PUCPR+. Nejlepších výsledků dosáhl model Multi-Scale Fusion Net. Jeho přesnost odhadu na datasetu TRANCOS v metrice Mean Absolut Error dosáhla hodnoty 8.05.
|
|
|
Počítání vozidel ve statickém obraze
Jelínek, Zdeněk ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce bylo porovnání různých moderních přístupů k počítání vozidel pomocí odhadu hustoty. Celkem byly porovnány čtyři modely konvolučních neuronových sítí - Counting CNN, Hydra CNN, Perspective-Aware CNN a Multi-column CNN. Vyhodnocení natrénovaných modelů bylo provedeno na třech různých datasetech. Nejpřesnějších výsledků na všech datasetech dosáhl model Perspective-Aware CNN. Na datasetu PUCPR+ dosáhl hodnoty Mean Absolute Error 2,86, čímž prokázal, že jeho použití u problému počítání vozidel je vhodné.
|
|
|
Detekce graffiti tagů v obraze
Fischer, Martin ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této práce je porovnat různé přístupy počítačového vidění se záměrem automatické detekce graffiti tagů v obraze. Za tímto účelem byly v řešení použity modely založené na neuronových sítích. V práci byly otestovány jak osvědčené detekční modely, tak i modely experimentální. U nejpřesnějšího z nich (Faster R-CNN) bylo dosaženo přesnosti 83% mAP, což poukázalo na vhodnost těchto modelů při řešení otázky detekce tagů.
|
host ::
RSS.