|
|
Strojové učení ze syntetické datové sady pro počítání přepravek v obraze
Koďousek, Ondřej ; Juránek, Roman (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvořit proces, který spočítá kolik je ve videozáznamu či statickém snímku přepravek. Toho se dosáhne pomocí modelu, který je natrénován na syntetické datové sadě, a následně jsou výsledky upraveny na úrovni individuálních snímků a dále na úrovni souvislého videozáznamu. Tahle syntetická datový sada je vygenerována pomocí skriptu v programu Blender s využitím Octane Render, pro vyšší úroveň fotorealismu. Přínos úspěšného trénování na syntetické datové sadě je rychlejší a především automatické vytváření anotací. Jelikož se anotace generují se samotným snímkem, není problém vygenerovat velké množství snímku bez jediné manuální anotace. Dalším přínosem je náskok při vytváření modelu na detekci objektů, které jsou na trhu nové a nemají dostatek dat, případně jsou teprve ve výrobě. Detekoval jsem na statických snímkcích i ve videozáznamu, u obou případů jsem s modelem natrénovaným na syntetických datech dosahoval úspěšnosti nad 90%.
|
|
|
Generátor syntetické datové sady pro dopravní analýzu
Svoreň, Ondrej ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá vytvorením generátora syntetickej dátovej sady pre do pravnú analýzu. V práci sa venujem problematike analýzy dopravy prostredníctvom počí tačového videnia, spôsobu a podmienkam vytvorenia generátora syntetickej dátovej sady, potenciálnemu využitiu výsledkov na strojové učenie a možnostiam ďalšieho vývoja. Zo za obstaraných fotografií automobilov Českej republiky, Slovenska, Poľska a Maďarska som vytvoril generátor syntetických poznávacích značiek týchto štátov, ktoré tvoria po grafic kých úpravách a po spojení s fotografiami automobilov výslednú dátovú sadu určenú na strojové učenie. Samotné riešenie je rozdelené do troch skriptov v jazyku Python s použi tím knižnice OpenCV. Výsledná dátová sada slúži systému využívajúcemu strojové učenie na reidentifikáciu evidenčných čísel vozidiel z fotografií zachytených v cestnej premávke.
|
|
|
Detekce dopravních značek a semaforů
Chocholatý, Tomáš ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí dopravních značek a semaforů v obraze s využitím konvolučních neuronových sítí. Cílem je vytvoření vhodného detektoru pro detekci a rozpoznání dopravního značení v reálném provozu. Za účelem trénování konvolučních neuronových sítí byly vytvořeny vhodné datové sady, které se skládají ze syntetické i reálné datové sady. Pro syntetickou datovou sadu byl vytvořen generátor, který simuluje různé deformace značek. Vyhodnocení kvality detekce je prováděno pomocí vlastního programu pro kvantitativní vyhodnocování. Podařilo se dosáhnout úspěšnosti 84\% detekovaných značek nad vlastní testovací datovou sadou. Výsledky umožňují zjistit důležitost zastoupení reálné či syntetické datové sady v trénovací sadě a vliv jednotlivých deformací syntetické datové sady na konečnou kvalitu detekce.
|
|
|
Využití syntetických dat pro zlepšení detekce cyklistů a chodců v autonomním řízení
Kopčilová, Zuzana ; Musil, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou umělé datové sady pro autonomní řízení a možností jejího využití pro zlepšení přesnosti detekce zranitelných účastníků provozu. Existující práce v této oblasti buď nezveřejňují svůj postup tvorby datové sady, nebo nejsou vhodné pro účely 3D detekce objektů. V rámci této práce jsou představeny konkrétní kroky pro vytvoření umělé datové sady. Získané vzorky jsou následně validovány pomocí jejich vizualizace a při experimentech využity pro učení modelu detekce objektů VoxelNet.
|
|
|
Detekce dopravních značek a semaforů
Chocholatý, Tomáš ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí dopravních značek a semaforů v obraze s využitím konvolučních neuronových sítí. Cílem je vytvoření vhodného detektoru pro detekci a rozpoznání dopravního značení v reálném provozu. Za účelem trénování konvolučních neuronových sítí byly vytvořeny vhodné datové sady, které se skládají ze syntetické i reálné datové sady. Pro syntetickou datovou sadu byl vytvořen generátor, který simuluje různé deformace značek. Vyhodnocení kvality detekce je prováděno pomocí vlastního programu pro kvantitativní vyhodnocování. Podařilo se dosáhnout úspěšnosti 84\% detekovaných značek nad vlastní testovací datovou sadou. Výsledky umožňují zjistit důležitost zastoupení reálné či syntetické datové sady v trénovací sadě a vliv jednotlivých deformací syntetické datové sady na konečnou kvalitu detekce.
|
|
|
Generátor syntetické datové sady pro dopravní analýzu
Svoreň, Ondrej ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá vytvorením generátora syntetickej dátovej sady pre do pravnú analýzu. V práci sa venujem problematike analýzy dopravy prostredníctvom počí tačového videnia, spôsobu a podmienkam vytvorenia generátora syntetickej dátovej sady, potenciálnemu využitiu výsledkov na strojové učenie a možnostiam ďalšieho vývoja. Zo za obstaraných fotografií automobilov Českej republiky, Slovenska, Poľska a Maďarska som vytvoril generátor syntetických poznávacích značiek týchto štátov, ktoré tvoria po grafic kých úpravách a po spojení s fotografiami automobilov výslednú dátovú sadu určenú na strojové učenie. Samotné riešenie je rozdelené do troch skriptov v jazyku Python s použi tím knižnice OpenCV. Výsledná dátová sada slúži systému využívajúcemu strojové učenie na reidentifikáciu evidenčných čísel vozidiel z fotografií zachytených v cestnej premávke.
|
host ::
RSS.