Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Koncepty strojového učení pro kategorizaci objektů v obrazu
Hubený, Marek ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem rozpoznávání objektů a scén pomocí nástrojů strojového učení a počítačového vidění. Před řešením tohoto problému byly prostudovány základní fáze konceptu strojového učení a statistické modely s důrazem na jejich rozdělení na diskriminativní a generativní metody. Dále byla prostudována a popsána metoda Bag-of-words a její modifikace. V praktické části práce byla v prostředí Matlab vytvořena implementace metody Bag-of-words s SVM klasifikátorem a daný model byl prověřen na různých množinách veřejně dostupných obrazů.
Hluboké neuronové sítě
Habrnál, Matěj ; Zbořil, František (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá hlubokými neuronovými sítěmi, zejména pak metodami z oblasti hlubokého učení, jež slouží k inicializaci vah a samotnému učení hlubokých neuronových sítí. Dále popisuje základní teorii klasických neuronových sítí, která je důležitá pro pochopení této problematiky. Cílem této práce je experimentováním s vytvořenou aplikací realizující hluboké neuronové sítě na různě obtížných úlohách rozpoznávání obrazu zjistit optimální nastavení volitelných parametrů algoritmů. Dále pak zhodnotit výsledky a poznatky získané při experimentování s klasickou a hlubokou neuronovou sítí.
Koncepty strojového učení pro kategorizaci objektů v obrazu
Hubený, Marek ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem rozpoznávání objektů a scén pomocí nástrojů strojového učení a počítačového vidění. Před řešením tohoto problému byly prostudovány základní fáze konceptu strojového učení a statistické modely s důrazem na jejich rozdělení na diskriminativní a generativní metody. Dále byla prostudována a popsána metoda Bag-of-words a její modifikace. V praktické části práce byla v prostředí Matlab vytvořena implementace metody Bag-of-words s SVM klasifikátorem a daný model byl prověřen na různých množinách veřejně dostupných obrazů.
Hluboké neuronové sítě
Habrnál, Matěj ; Zbořil, František (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá hlubokými neuronovými sítěmi, zejména pak metodami z oblasti hlubokého učení, jež slouží k inicializaci vah a samotnému učení hlubokých neuronových sítí. Dále popisuje základní teorii klasických neuronových sítí, která je důležitá pro pochopení této problematiky. Cílem této práce je experimentováním s vytvořenou aplikací realizující hluboké neuronové sítě na různě obtížných úlohách rozpoznávání obrazu zjistit optimální nastavení volitelných parametrů algoritmů. Dále pak zhodnotit výsledky a poznatky získané při experimentování s klasickou a hlubokou neuronovou sítí.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.