|
|
Detekce kvádrů-krabic v obraze
Soroka, Matej ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je experimentovať a vyhodnotis rôznymi prístupmi počítačového videnia s cieľom automatickej detekcie krabíc-kvádrov v obraze, za týmto cieľom boli v riešení použité prístupy založené na neurónových sieťach. V práci boli prevedené experimenty s klasifikáciou pomocou vlastnej dátovej sady, klasifikáciou s využitím vlastnej konvolučnej neurónovej siete, detekciou pomocou pouvného okna, detektora YOLO a v poslednej časti návrh vylepšenia s použitím sietí U-net a MirrorNet.
|
|
|
Matení algoritmů počítačového vidění
Hrabal, Matěj ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo zkoumání existujících metod matení počítačového vidění a rozpoznávání. Zaměřil jsem se zejména na metody typu pixel attack.Dále jsem porovnal jednotlivé metody obrany proti těmto útokům. Jednotlivé metody typu pixel attack a možnosti obrany proti těmto útokům jsem implementoval v jazyce python s využitím knihovny Keras. V rámci práce jsem vytvořil nástroj, který umožňuje provést útok metodou pixel attack na uživateli zvoleném obrázku, a z informací získaných při útocích dokáže generovat statistiky. Nástroj také umožňuje detekovat možné útoky v obrázcích.
|
|
|
Odhad kanálu v OFDM systémech pomocí deep learning metod
Hubík, Daniel ; Staněk, Miroslav (oponent) ; Miloš, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá simulací rádiového komunikačního systému OFDM v základním pásmu a jeho následnou ekvalizací. Model je založen na standardu IEEE 802.11n. Vývoj a simulace modelu byly vytvořeny v programových prostředích MATLAB a Python. Byly využity konvenční metody estimace kanálu (LS, MMSE), ale také nekonvenční metody jako je ekvalizace kanálu s využitím strojového učení. Byly provedeny experimenty s architekturami umělých neuronových sítí a studována závislost na kvalitě ekvalizace. Funkce modelu byla vyhodnocována kódovanou a nekódovanou bitovou chybovostí BER.
|
|
|
Rekurentní neuronové sítě pro klasifikaci textů
Myška, Vojtěch ; Kolařík, Martin (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem neuronových sítí pro klasifikaci pozitivních a negativních textů. Vývoj probíhal v programovacím jazyce Python. Návrh modelů hlubokých neuronových sítí byl proveden pomocí vysokoúrovňového API Keras využívající knihovnu pro numerické výpočty TensorFlow. Výpočetní operace byly provedeny pomocí GPU využívající CUDA architekturu. Výstupem práce je jazykově nezávislý model neuronových sítí umožňující klasifikaci textů na úrovni znaků. Vzorky byly úspěšně klasifikovány až v 93,64% případů. Trénovací a testovací data byla poskytnuta vícejazyčnou a Yelp databází. Simulace byly provedeny na 1200000 anglických, 12000 českých, německých a španělských textů.
|
|
|
Image annotation using deep learning
Zarapina, Natalya ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This semester thesis describes the design and implementation of the client-server program for classification and localization of certain elements which are present in provided images. This program loads a set of images and use deep learning, especially deep convolution neural network perform a classification. First part describes the architecture, basic principles of operations in convolution network and chosen machine learning algorithms for classification. Second part contains a description of created program.
|
|
|
Detekce objektů v laserových skenech pomocí konvolučních neuronových sítí
Marko, Peter ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá detekciou čiary vodorovného dopravného značenia z mračna bodov, ktoré bolo získané laserovým mobilným mapovaním. Systém pracuje interaktívne v spolupráci s užívateľom, ktorý vyznačí počiatok čiary dopravného značenia. Program postupne deteguje zvyšné časti dopravného značenia a vytvorí ich vektorovú reprezentáciu. Na začiatku je mračno bodov premietnuté do vodorovnej roviny a výsledkom je 2D obrázok, ktorý je segmentovaný konvolučnou neurónovou sieťou U-Net. Segmentácia označuje jednu dopravnú čiaru. Segmentácia je prevedená na lomenú čiaru, ktorú je možné použiť v geo-informačnom systéme. Sieť U-Net pri testovaní dosiahla presnosť segmentácie 98,8\%, špecificitu 99,5\% a senzitivitu 72,9\%. Odhadnutá lomená čiara dosiahla priemernú odchýlku 1,8cm.
|
|
|
Software pro detekci a rozpoznání registrační značky vozidla
Masaryk, Adam ; Hradiš, Michal (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je navrhnúť a vyvinúť softvér, ktorý dokáže detegovať a rozpoznávať registračné značky z obrázkov. Softvér je rozdelený na 3 časti - detekcia značky, spracovanie výstupu detektora a rozpoznanie znakov na registračnej značke. Detekciu a rozpoznanie sme sa rozhodli implementovať pomocou moderných metód využitím konvolučných neurónových sietí.
|
|
|
Horizon Detection in Image
Holková, Natália ; Herout, Adam (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
This thesis aims to implement a method of detecting the horizon line in images using deep learning to prevent any constraints on input data. A training dataset is created by downloaded images from large metropolitan cities around the world using the Google Street View service. Several popular architectures for convolutional neural networks are chosen, and their performance is evaluated on existing benchmark datasets.
|
|
|
Detekce a rozpoznávaní tváře s využitím platformy Raspberry Pi
Rozhoňová, Andrea ; Mézl, Martin (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Následující bakalářská práce se věnuje problematice detekce a rozpoznání tváří v obraze. Teoretická část rozděluje metody detekce a rozpoznání obličeje do několika skupin, které jsou poté blíže popsány a vysvětleny. Na konci teoretické části je shrnuto současné využití rozpoznání osob na základě tváří v praxi. V praktické části je implementovaná metoda detekce obličeje jako kombinace přístupu, který využívá haarovy příznaky a přístupu s vyhledáváním pomocí šablony oka. Následné rozpoznání zajišťuje konvoluční neuronová síť. Závěrem jsou shrnuty zásady a problémy spojené s implementací na mikropočítač Raspberry Pi.
|
|
|
Bayesovské a neuronové sítě
Hložek, Bohuslav ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce představuje Bayesovskou neuronovou síť na základě modelu Occamovy břitvy. První část práce shrnuje základní poznatky o neuronových sítích a Bayesovo pravidlo. Je vysvětlen princip Occamova ostří a detaily Bayesovské neuronové sítě. Rovněž je představen reálný příklad použití k predikci sesuvu půdy. V druhé části práce je představeno, jak vytvořit Bayesovskou neuronovou sít v jazyce Python. Je ukázán demonstrační program, který na experimentálních datech ukazuje vlastnosti Bayesovských neuronových sítí.
|
host ::
RSS.