|
|
Classification of thorax diseases on chest X-ray images using artificial intelligence
Pijáček, Štěpán ; Mikulec, Marek (referee) ; Mezina, Anzhelika (advisor)
Tato práce se zabývá výzkumem použitelných řešení pro problém klasifikace onemocnění hrudníku na rentgenových snímcích hrudníku pomocí umělé inteligence. Pro lepší pochopení problému jsou v prvních kapitolách vysvětleny základní konvoluční neuronové sítě a jejich výhody a nevýhody. Na základě těchto prvních vysvětlení jsou vybrány dvě neuronové sítě, které rozšiřují koncept konvoluční neuronové sítě. Těmito sítěmi jsou kapslová síť a reziduální síť, obě jsou dále vysvětleny v příslušných kapitolách s jejich výhodami a nevýhodami. Reziduální síť a kapslová síť jsou poté implementovány pomocí programovacího jazyka python a frameworku TensorFlow s knihovnou Keras, obě se svými příslušnými kapitolami. Na konci práce jsou uvedeny výsledky a závěr.
|
|
|
Descriptor for Identification of a Person by the Face
Coufal, Tomáš ; Orság, Filip (referee) ; Goldmann, Tomáš (advisor)
Thesis provides an overview and discussion of current findings in the field of biometrics. In particular, it focuses on facial recognition subject. Special attention is payed to convolutional neural networks and capsule networks. Thesis then lists current approaches and state-of-the-art implementations. Based on these findings it provides insight into engineering a very own solution based of CapsNet architecture. Moreover, thesis discussed advantages and capabilitied of capsule neural networks for identification of a person by its face.
|
|
|
Classification of thorax diseases on chest X-ray images using artificial intelligence
Pijáček, Štěpán ; Mikulec, Marek (referee) ; Mezina, Anzhelika (advisor)
Tato práce se zabývá výzkumem použitelných řešení pro problém klasifikace onemocnění hrudníku na rentgenových snímcích hrudníku pomocí umělé inteligence. Pro lepší pochopení problému jsou v prvních kapitolách vysvětleny základní konvoluční neuronové sítě a jejich výhody a nevýhody. Na základě těchto prvních vysvětlení jsou vybrány dvě neuronové sítě, které rozšiřují koncept konvoluční neuronové sítě. Těmito sítěmi jsou kapslová síť a reziduální síť, obě jsou dále vysvětleny v příslušných kapitolách s jejich výhodami a nevýhodami. Reziduální síť a kapslová síť jsou poté implementovány pomocí programovacího jazyka python a frameworku TensorFlow s knihovnou Keras, obě se svými příslušnými kapitolami. Na konci práce jsou uvedeny výsledky a závěr.
|
|
|
Descriptor for Identification of a Person by the Face
Coufal, Tomáš ; Orság, Filip (referee) ; Goldmann, Tomáš (advisor)
Thesis provides an overview and discussion of current findings in the field of biometrics. In particular, it focuses on facial recognition subject. Special attention is payed to convolutional neural networks and capsule networks. Thesis then lists current approaches and state-of-the-art implementations. Based on these findings it provides insight into engineering a very own solution based of CapsNet architecture. Moreover, thesis discussed advantages and capabilitied of capsule neural networks for identification of a person by its face.
|
guest ::
