|
|
Self-supervised learning in computer vision applications
Vančo, Timotej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
The aim of the diploma thesis is to make research of the self-supervised learning in computer vision applications, then to choose a suitable test task with an extensive data set, apply self-supervised methods and evaluate. The theoretical part of the work is focused on the description of methods in computer vision, a detailed description of neural and convolution networks and an extensive explanation and division of self-supervised methods. Conclusion of the theoretical part is devoted to practical applications of the Self-supervised methods in practice. The practical part of the diploma thesis deals with the description of the creation of code for working with datasets and the application of the SSL methods Rotation, SimCLR, MoCo and BYOL in the role of classification and semantic segmentation. Each application of the method is explained in detail and evaluated for various parameters on the large STL10 dataset. Subsequently, the success of the methods is evaluated for different datasets and the limiting conditions in the classification task are named. The practical part concludes with the application of SSL methods for pre-training the encoder in the application of semantic segmentation with the Cityscapes dataset.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Odhad obličeje z řečového signálu
Zubalík, Petr ; Mošner, Ladislav (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
Hlavním cílem této diplomové práce bylo navrhnout a implementovat systém, který bude schopný odhadnout obličej na základě řeči daného člověka. Tento problém je vyřešen pomocí systému složeného ze tří modelů konvolučních neuronových sítí. První z nich je založen na architektuře ResNet a slouží pro extrahování příznaků z hlasových nahrávek. Druhým modelem je plně konvoluční neuronová síť, která převádí tyto příznaky na styly, na základě kterých bude upravován výsledný obrázek obličeje. Získané styly jsou poté předávány na vstup generátoru StyleGAN pro vygenerování výsledného obličeje. Navržený systém je implementován v programovacím jazyce Python s využitím frameworku PyTorch. V poslední kapitole práce je rozebráno a vyhodnoceno několik důležitých experimentů prováděných v rámci ladění a testování vytvořeného systému.
|
|
|
Classification of thorax diseases on chest X-ray images using artificial intelligence
Pijáček, Štěpán ; Mikulec, Marek (oponent) ; Mezina, Anzhelika (vedoucí práce)
This thesis is researching workable solutions to the problem of classification of thorax disease on chest x-ray images using artificial intelligence. For a better understanding of the problem, the first chapters explain the basic convolutional neural network and its advantages and disadvantages. Based on these first explanations, two neural networks which are expanding on the concept of the convolutional neural network are chosen. Those are capsulated network and residual network both explained further in their respective sections with their advantages and disadvantages. Residual network and Capsulated network are implemented using programming language python and framework TensorFlow with Keras library, both with their respective chapters. At the end of this thesis, you can find results and conclusion.
|
|
|
Deep neural network for supercomputer environments
Bronda, Samuel ; Kolařík, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
The main benefit of the work is the optimization of the hardware configuration for the calculation of neural networks. The theoretical part describes neural networks, deep learning frameworks and hardware options. The next part of the thesis deals with implementation of performance tests, which include application of Inception V3 and ResNet models. Network models are applied to various graphics cards and computing hardware. The output of the thesis is the implemented model of the network Inception V3, which examines the graphics cards and their performance, time-consuming calculations and their efficiency. The ResNet model is applied to a section that examines other impacts on neural network computing such as used disk, operating memory, and so on. Each practical part contains a discussion where the knowledge of the given part is explained. In the case of consumption measurement, a mismatch between the declaration by the manufacturer and the measured values was identified.
|
|
|
Re-identifikace graffiti tagů
Pavlica, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na možnost využití současných metod na poli počítačového vidění k re-identifikaci graffiti tagů. V práci je zkoumána možnost využití konvolučních neuronových sítí k re-identifikaci graffiti tagů, které jsou nejrozšířenějším typem graffiti. V rámci práce bylo experimentováno s různými modely konvolučních neuronových sítí z nichž nejvhodnější byl MobileNet s využitím triplet loss funkce, kdy se podařilo dosáhnout mAP 36.02%.
|
|
|
Efektivnost hlubokých konvolučních neuronových sítí na elementární klasifikační úloze
Prax, Jan ; Dobrovský, Ladislav (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
V této diplomové práci jsou srovnány modely hlubokých konvolučních neuronových sítí a modely deskriptorů příznaků. Modely deskriptorů příznaků jsou doplněny o vybraný vhodný klasifikátor. Tyto modely spadají do oblasti strojového učení, a tudíž jsou v práci popsány typy strojového učení. Dále jsou tyto vybrané modely popsány a vysvětleny jejich základy a problémy. Je vypsán hardware a software použitý k uskutečnění testů a jsou vypsány výsledky testů a shrnutí výsledků. Pak je provedeno srovnání uvedených modelů na základě přesnosti validace a časové náročnosti.
|
|
|
Rekonstrukce snímku obličeje s využitím neuronových sítí
Zubalík, Petr ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Hlavním cílem této bakalářské práce je navrhnout a implementovat model neuronové sítě, který bude schopen rekonstruovat snímky obličeje v tak nízkém rozlišení, že na nich budou rozmazány základní části obličeje. Zadaný problém rekonstrukce obličejů je vyřešen pomocí modelů založených na konvolučních neuronových sítích. První model je postaven na architektuře ResNet, kdežto druhý staví na principech generativních kompetitivních sítí. Navržené modely jsou implementovány v programovacím jazyce Python za pomoci aplikačního programového rozhraní frameworku TensorFlow. Součástí práce je i aplikace s velmi jednoduchým grafickým uživatelským rozhraním pro snadné používání modelu. V poslední části práce je rozebráno několik experimentů provedených pro otestování úspěšnosti navržených modelů
|
|
|
Identifikace segmentů supraventrikulárních tachykardií pomocí metody multiple-instance learning
Abbrent, Jakub ; Novotná, Petra (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Supraventrikulární tachykardie mají v populaci vysokou incidenci a často způsobují zhoršení zdravotního stavu. Cílem této diplomové práce je automaticky detekovat a lokalizovat paroxysmální fibrilace síní v záznamech EKG. Algoritmus implementovaný v jazyce Python používá k detekci konvoluční neuronovou síť ResNet s využitím multi-instančního učení a rozhodovacích pravidel. K lokalizaci slouží výstup detekce v podobě feature signálu. Při klasifikaci bylo na testovací množině dosaženo F1 skóre 0,87. Následně byly lokalizovány paroxysmální fibrilace síní s odchylkou -0,40±2,26 sekund pro začátky a 1,09±2,75 sekund pro konce epizod. V závěru práce jsou získané výsledky vyhodnoceny a diskutovány.
|
host ::
RSS.