|
|
Pokročilé metody detekce hran v obraze
Mezírka, Martin ; Bařina, David (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je zjistit možnosti aplikování trénovatelného algoritmu detekce hran Structured forest for fast edge detection na extrakci informací z historických mapových podkladů a medicínských snímků. Pro práci byl vytvořen vlastní anotovaný dataset, na kterém byl otestován tento trénovatelný detektor. Structured forest v porovnáním s klasickými detektory dosahoval lepších výsledků na mapových podkladech. Úspěšnost nalezení hran kostních tkání byla u obou přístupů podobná. Následující zaměření práce je orientováno na porovnání různých stylů anotování obrázků, experimentování s datasetem, včetně určování parametrů a vyhodnocování úspěšností metod.
|
|
|
Anotátor datové sady pro trénování neuronových sítí
Schneider, Martin ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cílem práce je návrh a implementace systému umožňujícího anotovat obrazová data pro učení neuronových sítí. Důležitou vlastností tohoto systému je iterativní provádění učení, kdy anotovanou množinu rozšiřuje i sama neuronová síť a uživatelé provádí korekce nad rozšiřujícími daty. Systém se skládá z informačního systému s vloženým nástrojem pro anotování komunikujícím s programem řídícím neuronové sítě. Informační systém je navržen podle architektonického modelu MVC. Frontend aplikace je postaven na knihovně React jazyka JavaScript. Design frontendu je proveden dle konvencí Material Design s využitím Material-UI frameworku. Frontend udržuje trvalé spojení s Python backendem s využitím protokolu WebSocket, jehož využívá i backend pro komunikaci s programem pro řízení neuronových sítí. NoSQL databázový systém využívá technologii MongoDB.
|
|
|
Mobilní aplikace pro anotace obrázků
Hřebíček, Pavel ; Čadík, Martin (oponent) ; Brejcha, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou multiplatformní mobilní aplikace pro anotaci obrázků. Teoretická část popisuje specifikaci aplikace, jak z pohledu designu, tak z pohledu funkcionality. V praktické části je rozebrána samotná implementace aplikace od použitých technologií, přes architekturu aplikace, až po implementaci samotných nástrojů a funkcí. Pro praktickou část této práce byl použit framework Qt, který je založen na jazyku C++. Dále bylo potřeba seznámit se s problematikou UX Designu a Usability testingu.
|
|
|
Znovupoužitelný 2D editor pro webové aplikace
Schneider, Martin ; Hradiš, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této práce je realizovat 2D editor jako knihovnu pro webové aplikace společně s testovací aplikací. Knihovna primárně cílí na prostředí segmentačních neuronových sítí a vzdáleného použití s optimalizacemi na přenos dat. Nejprve se čtenář seznámí s problematikou vývoje frontendových aplikací se zaměřením na editaci 2D grafiky a zobrazování obrazových dat. Dále je uvedena analýza potřeb na 2D editor s využitím pro editaci anotací a zobrazování výsledků v úlohách počítačového vidění. Výsledek analýzy je posléze převeden na návrh systému, který je následně implementován a otestován.
|
|
|
Anotátor datové sady pro trénování neuronových sítí
Schneider, Martin ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cílem práce je návrh a implementace systému umožňujícího anotovat obrazová data pro učení neuronových sítí. Důležitou vlastností tohoto systému je iterativní provádění učení, kdy anotovanou množinu rozšiřuje i sama neuronová síť a uživatelé provádí korekce nad rozšiřujícími daty. Systém se skládá z informačního systému s vloženým nástrojem pro anotování komunikujícím s programem řídícím neuronové sítě. Informační systém je navržen podle architektonického modelu MVC. Frontend aplikace je postaven na knihovně React jazyka JavaScript. Design frontendu je proveden dle konvencí Material Design s využitím Material-UI frameworku. Frontend udržuje trvalé spojení s Python backendem s využitím protokolu WebSocket, jehož využívá i backend pro komunikaci s programem pro řízení neuronových sítí. NoSQL databázový systém využívá technologii MongoDB.
|
|
|
Mobilní aplikace pro anotace obrázků
Hřebíček, Pavel ; Čadík, Martin (oponent) ; Brejcha, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou multiplatformní mobilní aplikace pro anotaci obrázků. Teoretická část popisuje specifikaci aplikace, jak z pohledu designu, tak z pohledu funkcionality. V praktické části je rozebrána samotná implementace aplikace od použitých technologií, přes architekturu aplikace, až po implementaci samotných nástrojů a funkcí. Pro praktickou část této práce byl použit framework Qt, který je založen na jazyku C++. Dále bylo potřeba seznámit se s problematikou UX Designu a Usability testingu.
|
|
|
Jednoduchá hra skládání obrázků jako základ pro získání anotací
Juřička, Karel ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tvorbou webové herní aplikace pro získání anotací obrázků. Před skládáním obrázku do herní plochy je nutné u každého z nich vybrat požadovaný objekt a provést identifikaci. Díky architektuře složené z herního klienta a serveru může společně soupeřit více hráčů v rámci jedné hry. Základní systém je navržen tak, aby umožňoval implementaci různých herních aplikací pracujících s připraveným anotačním nástrojem.
|
|
|
Pokročilé metody detekce hran v obraze
Mezírka, Martin ; Bařina, David (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je zjistit možnosti aplikování trénovatelného algoritmu detekce hran Structured forest for fast edge detection na extrakci informací z historických mapových podkladů a medicínských snímků. Pro práci byl vytvořen vlastní anotovaný dataset, na kterém byl otestován tento trénovatelný detektor. Structured forest v porovnáním s klasickými detektory dosahoval lepších výsledků na mapových podkladech. Úspěšnost nalezení hran kostních tkání byla u obou přístupů podobná. Následující zaměření práce je orientováno na porovnání různých stylů anotování obrázků, experimentování s datasetem, včetně určování parametrů a vyhodnocování úspěšností metod.
|
host ::
RSS.