|
|
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.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.