|
|
Detekce buněk ve snímcích zachycených pomocí mikroskopie
Hubálek, Michal ; Štursa, Dominik (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo vytvořit aplikaci automaticky detekující zdravé buňky kardiomyocytů ze snímků zachycených konfokálním mikroskopem. Práce vznikla na základě konkrétních potřeb výzkumníků ze Slovenské akademie věd, kterým usnadní práci a ušetří čas, protože doposud musejí snímky vyhodnocovat a hledat vhodné buňky ručně. Pro detekci je použita konvoluční neuronová síť RetinaNet, která byla implementována do uživatelsky přívětivé desktopové aplikace. Aplikace také automaticky zaznamenává a ukládá souřadnice detekovaných buněk využitelné pro snímání buněk ve vyšší obrazové kvalitě. Další výhodou vytvořené aplikace je univerzálnost, která umožňuje natrénovat detekci i na jiných datech, čímž je použitelná i na dalších detekčních projektech. Výsledkem práce je funkční, samostatně spustitelná a intuitivní aplikace, která je připravena k použití výzkumníky.
|
|
|
Konvoluční neuronová síť pro segmentaci obrazu
Mitrenga, Michal ; Petyovský, Petr (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Cílem bakalářské práce je seznámit se s problematikou konvolučních neuronových sítí a realizovat segmentaci obrazu. Toto téma v sobě zahrnuje obor počítačového vidění, který je používán v systémech s umělou inteligencí. Zvláštní pozornost je věnována procesu segmentace obrazu. Dále se práce věnuje základním principům umělých neuronových sítí, struktuře konvolučních neuronových sítí a zejména pak popisu jednotlivých architektur sémantické segmentace. Vybraná architektura SegNet je použiti v praktické aplikaci spolu s před-učenou sítí. Součástí práce je databáze obrazů CamVid, která je použita pro trénování. Pro testování je vytvořena databáze vlastních snímků. Praktická část je zaměřená na trénování CNN a hledání nevhodnějších parametrů pro učení sítě za pomocí SW Matlab.
|
|
|
Pokročilé skórování spánkových dat
Jagošová, Petra ; Novotná, Petra (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá pokročilým skórováním spánkových dat, které bylo provedeno pomocí hluboké neuronové sítě. Ke skórování jsou využívána data tepové frekvence a informace o pohybu naměřené pomocí chytrých hodinek Apple Watch. Po vhodném předzpracování sloužila tato data jako vstupní parametry do navržených sítí. Cílem LSTM sítě bylo provést klasifikaci dat buď do dvou skupin na spánek a bdění nebo do tří skupin na bdění, Non-REM a REM. Nejlepších výsledků dosáhla síť provádějící klasifikaci spánek vs. bdění s využitím akcelerometru. Statistické vyhodnocení této nejlepší sítě dosáhlo hodnoty senzitivity 71,06 %, specificity 57,05 %, celkové úspěšnosti (accuracy) 70,01 % a F1 skóre 81,42 %.
|
|
|
Detekce cizích objektů v rentgenových snímcích hrudníku s využitím metod strojového učení
Matoušková, Barbora ; Kolář, Radim (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Cizí objekty v RTG snímcích hrudníku způsobují komplikace během automatického zpracování snímku. Abychom zabránily chybám, které vznikají právě kvůli těmto cizím objektům, je třeba je nejprve automaticky vyhledat a z následné analýzy je vynechat. Jedná se především o knoflíky, šperky, implantáty, dráty či trubičky. Zároveň nalezení pacemakerů a jiných voperovaných zařízení může pomoct při automatickém zpracování. Cílem této práce bylo navrhnout metodu pro detekci cizích objektů v RTG snímcích hrudníku. Pro tento úkol byla zvolena metoda Faster R-CNN s předtrénovanou sítí ResNet50 pro extrakci příznaků, která byla natrénována na 4 000 snímcích a následně otestována na 1 000 snímcích z veřejně dostupné databáze. Po nalezení optimálních učících parametrů se podařilo natrénovat síť, která dosahuje 75% přesnosti, 77% senzitivity a 76% F1 skóre. Určitá část chyby je ovšem tvořena nejednotnými anotacemi objektů v datech, kdy ne všechny anotované cizí objekty se nachází v oblasti plic, jak je udáno v popisu.
|
|
|
Enhancement of image quality for security forces
Varga, Adam ; Galáž, Zoltán (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with image quality enhancement for security forces. Image quality enhancement in this case means increasing the resolution of image data by using super-resolution techniques using models of deep convolutional neural networks. The thesis in its theoretical part describes the principles of the operation of this technique and in its practical part is presented the work with selected state-of-the-art models in the area of super-resolution.
|
|
|
Literature search on fully-automated vehicles
Hipča, Tomáš ; Froehling, Kenneth (oponent) ; Sedláček, Pavel (vedoucí práce)
This thesis is focused on automated vehicles and contains a brief history of the development of automated vehicles, methods used, as well as devices and algorithms used in such vehicles, and a possible future of autonomous cars. It also lists the most beneficial literature on this topic, while providing additional information or author’s opinion on the matter discussed.
|
|
|
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.
|
|
| |
|
|
Algoritmické řešení stanovení věku osoby na základě 2D fotografie za využití umělé inteligence
Bednář, Pavel ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Automatizované určení věku člověka z fotky obličeje představuje jednu z výzev v oblasti umělé inteligence a strojového učení. Určit věk, je i pro člověka mnohdy netriviální záležitost, narozdíl od jiných biologických charakteristik, jako je určení pohlaví nebo rasové příslušnosti. Přitom informace o věku jedince je pro určité situace velmi podstatná. Například při spáchání nějakého přestupku či trestného činu o výši trestu spolurozhoduje právě věk. Dále tuto informaci lze využít při analýze zákazníků komerčního subjektu a následnému přizpůsobení nabídky. Cílem této práce je tedy umět z fotografie lidského obličeje extrahovat jeho věk. Algoritmus se skládá ze dvou modulů. Pokud první modul řekne, že je osoba mladší 14 let, půjde obrázek ještě do druhého modulu. Dále je představena ještě jedna verze algoritmu s přidaným modulem zaměřeným na vybrané obličejové rysy. Ve všech modulech se nad obrázkem provedou transformace, jejichž výsledky se zprůměrují. Na závěr je algoritmus vyhodnocen na standardních datasetech pro určení věku a porovnán s aktuálně používanými metodami v této oblasti.
|
|
|
Vytvoření databáze uměle zašumených audionahrávek v akusticky kontrolované místnosti
Hájek, Vojtěch ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Harár, Pavol (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se zabývám tvorbou databáze zvukových nahrávek a následným vytvoření databáze nahrávek hlasu, které byly nahrány v bezodrazové komoře. Databáze byla vytvořena tak, aby mohla být použita pro učení neuronové sítě s cílem oddělit řeč od hluku pozadí. Z tohoto důvodu jsou součástí databáze i záznamy hluků, které slouží pro umělé zašumění nahrávek hlasu. Dataset zahrnuje nahrávky 18 řečníků ve věku od 16 do 76 let. Polovina řečníků byli muži, polovina ženy. Dataset obsahuje 405 nahrávek hlasu o průměrné délce 46,7 vteřin a celkové délce 315 minut. Kombinací každé nahrávky hlasu s každou nahrávkou šumu ve třech úrovních odstupu signálu od šumu vzniklo 7290 uměle zašumených nahrávek hlasu.
|
host ::
RSS.