|
|
Výpočet mapy disparity ze stereo obrazu
Tábi, Roman ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zameriava na výpočet mapy disparity s použitím konvolučnej neurónovej siete. Preberá problematiku použitia konvolučných neurónových sietí pre porovnanie obrazov a výpočet disparity zo stereo obrazu ako aj existujúce prístupy pre riešenie zvoleného problému. Navrhuje a implementuje systém pozostávajúci z konvolučnej neurónovej siete pre odhad podobnosti dvoch výrezov obrazu, a metód pre filtráciu a vyhladenie výslednej mapy disparity. Experimenty a výsledky ukázali, že najkvalitnejšie disparitné mapy generuje riešenie, kde neurónová sieť porovnáva výrezy s rozmermi 9x9 pixlov v spojení s algoritmom pre agregáciu a korekciu párovacej ceny a bilaterálnym filtrom.
|
|
|
Image segmentation using deeplearning methods
Lukačovič, Martin ; Burget, Radim (oponent) ; Mašek, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with the current methods of semantic segmentation using deep learning. Other approaches of neaural networks in the area of deep learning are also discussed. It contains historical solutions of neural networks, their development, and basic principle. Convolutional neural networks are nowadays the most preferable networks in solving tasks as detection, classification, and image segmentation. The functionality was verified on a freely available environment based on conditional random fields as recurrent neural networks and compered with the deep convolutional neural networks using conditional random fields as postprocess. The latter mentioned method has become the basis for training of new models on two different datasets. There are various enviroments used to implement neural networks using deep learning, which offer diverse perform possibilities. For demonstration purposes a Python application leveraging the BVLC\,/\,Caffe framework was created. The best achieved accuracy of a trained model for clothing segmentation is 50,74\,\% and 68,52\,\% for segmentation of VOC objects. The application aims to allow interaction with image segmentation based on trained models.
|
|
|
Identifikace osob pomocí hlubokých neuronových sítí
Duban, Michal ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací konvolučních neuronových sítí sloužících k re-identifikaci osob. Implementované konvoluční sítě byly testovány na dvou datových sadách CUHK01 a CUHK03, na kterých dosáhly výsledky srovnatelné se state of the art metodami. Navržené sítě byly implementovány ve frameworku Caffe.
|
|
|
Semantic segmentation of images using convolutional neural networks
Špila, Filip ; Věchet, Stanislav (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
This thesis deals with the research and implementation of selected architectures of Convolutional Neural Networks (CNNs) for image segmentation. The fundamental terms from the theory of neural networks are summarized in the first part. It also presents the power of CNNs in the field of image data classification. The theoretical part concludes with the research focused on the particular network architecture and its variants used for scene segmentation. In the practical part, the Caffe implementation of the network is taken from its authors and tailored to the specific needs of this study. The steps required to properly set up the software and hardware environments are an essential part of the process. Therefore, the corresponding chapter gives a step-by-step guide that is especially helpful to new Linux users. A custom dataset containing 2600 segmented images is created and used for training all variants of the selected network. Several adjustments of the original implementation are performed, especially for applying the method of using pre-trained parameters of the networks. The training phase includes a selection of hyperparameters, such as the type of optimization algorithm. Finally, the performance and computational cost of the variants of the trained network are evaluated on a testing dataset.
|
|
|
Aproximace hlubokých neuronových sítí
Stodůlka, Martin ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Vaverka, Filip (vedoucí práce)
Cílem mé práce je zjistit vliv a dopad aproximovaného počítání na přesnost hluboké neuronové sítě, konkrétně neuronové sítě pro klasifikaci obrazu. Pro implementaci neuronové sítě byla použita varianta frameworku Caffe zvaná Ristretto-caffe, která byla rozšířena o možnost použití aproximovaných operací v konvolučních vrstvách. pro používání aproximovaných komponent. Aproximované počítání bylo použito na násobení v dopředné propagaci při konvoluci. Jako aproximované komponenty byly zvoleny komponenty z knihovny Evoapproxlib.
|
|
|
Detekce a klasifikace dopravních prostředků v obraze pomocí hlubokých neuronových sítí
Hlavoň, David ; Hradiš, Michal (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Práce se zaobírá problematikou neuronových sítí z pohledu úlohy detekce dopravních prostředků v obraze, který byl pořízen z dronu. Jelikož je cílem vytvořit prakticky použitelný detektor, práce jako první popisuje datovou sadu. Dále práce rozebírá několik architektur dopředných neuronových sítí, které byly následně použity při realizaci detektoru. Na architektury neuronových sítí navazují metody tvorby detektoru pomocí naivních metod a současně nejúspěšnějších meta architektur. V druhé části se práce zabývá praktickou realizací detektoru. Výsledkem práce je detektor postavený na meta architektuře Faster R-CNN a neuronové sítí PVA s úspěšností detekce přes 90 % a rychlostí 45 full HD snímků za sekundu.
|
|
|
Rozpoznávání CAPTCHA kódů
Pazderka, Radek ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na návrh a implementaci aplikace sloužící k rozpoznávání textových CAPTCHA kódů. Popisuje algoritmy pro předzpracování obrazu, segmentaci a následnou klasifikaci znaků. Pro klasifikaci byly použity dva různé přístupy. Jedná se o konvoluční neuronovou síť LeNet a histogramový klasifikátor využívající Pearsonova korelačního koeficientu. Následně se zvolené klasifikátory testují na různých CAPTCHA kódech a zjišťuje se výsledná úspěšnost při rozpoznávání.
|
|
|
Výpočet mapy disparity ze stereo obrazu
Tábi, Roman ; Maršík, Lukáš (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Diplomová práca sa zameriava na výpočet mapy disparity s použitím konvolučnej neurónovej siete. Preberá problematiku použitia konvolučných neurónových sietí pre porovnanie obrazov a výpočet disparity zo stereo obrazu ako aj existujúce prístupy pre riešenie zvoleného problému. Navrhuje a implementuje systém pozostávajúci z konvolučnej neurónovej siete pre odhad podobnosti dvoch výrezov obrazu, a metód pre filtráciu a vyhladenie výslednej mapy disparity. Experimenty a výsledky ukázali, že najkvalitnejšie disparitné mapy generuje riešenie, kde neurónová sieť porovnáva výrezy s rozmermi 9x9 pixlov v spojení s algoritmom pre agregáciu a korekciu párovacej ceny a bilaterálnym filtrom.
|
|
|
Sémantická segmentace v horském prostředí
Pelikán, Jakub ; Čadík, Martin (oponent) ; Brejcha, Jan (vedoucí práce)
Sémantická segmentace je jedním z klasických problémů počítačového vidění a silným nástrojem pro strojové zpracování a pochopení scény. V této práci nasazujeme sémantickou segmentaci v čistě horském prostředí. Hlavní motivací naší práce je možnost použití sémantické segmentace pro automatické zjištění geografické pozice, kde byla fotografie pořízena. V této práci jsme zhodnotili aktuální metody sémantické segmentace a vybrali z nich tři, které jsou vhodné pro adaptování do horského prostředí. Vhodně jsme rozdělili datovou sadu obsahující horské fotografie na validační, trénovací a testovací množinu tak, aby je bylo možné použít pro dotrénování vybraných metod sémantické segmentace. Na horských datech jsme dotrénovali modely z vybraných metod. Segmenty z nejlepších dotrénovaných modelů jsme nechali vyhodnotit respondenty pomocí elektronického dotazníku a také jsme je použili v procesu odhadu orientace kamery. Ukázali jsme, že vybrané metody sémantické segmentace lze úspěšně použít v horském prostředí. Naše modely jsou dotrénovány na 11, 5 nebo 4 horských třídách a nejlepší z nich dosahují na 4 třídách hodnocení mean IU 57.4%. Modely jsou použitelné i prakticky, což jsme ukázali jejich nasazením jako součást procesu odhadu orientace kamery.
|
|
|
Convolution neural networks on the Windows platform
Kapusta, Martin ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
The aim of the bachelor thesis is the latest knowledge of convolution neural networks and their application. The thesis describes the history, biological neuron and analogous mathematical model of a neuron. It also deals with the areas where neural networks are used, as well as the areas in which they expand gradually, the ways of learning and training, the differences between convolution neural networks and classical neural networks and their architecture. The thesis consists of two parts. The first part is the selection of the framework for working with convolution neural networks, which is suitable for implementation in the Windows operating system, the installation of the framework and its troubleshooting. The second part is aimed at creating an automated installation tool for the Windows 7 and Windows 10 operating system, created in JavaFX.
|
host ::
RSS.