|
|
Augmented Reality for Training and Execution of Airplane Maintenance
Košík, Michal ; Beran, Vítězslav (referee) ; Herout, Adam (advisor)
This thesis deals wtih augmented reality applied to aircraft maintenance which is widely explored here. Furthermore, a reseach is done on the previous work done in this field. A video data-set is acquired from LET - a manufacturer of LET L-410 aircraft and an application is created in order to test possibilities of using augmented reality in aircraft maintenance. The result and proposals of the future work can be found in this thesis as well
|
|
|
The GPU Based Acceleration of Neural Networks
Šimíček, Ondřej ; Jaroš, Jiří (referee) ; Petrlík, Jiří (advisor)
The thesis deals with the acceleration of backpropagation neural networks using graphics chips. To solve this problem it was used the OpenCL technology that allows work with graphics chips from different manufacturers. The main goal was to accelerate the time-consuming learning process and classification process. The acceleration was achieved by training a large amount of neural networks simultaneously. The speed gain was used to find the best settings and topology of neural network for a given task using genetic algorithm.
|
|
|
End-to-End Speech Recognition for Low-Resource Languages
Sokolovskii, Vladislav ; Schwarz, Petr (referee) ; Karafiát, Martin (advisor)
Oblast automatického rozpoznávání řeči začala přijímat end-to-end řešení neuronové sítě pro vytváření rozpoznávačů řeči. Povaha datového hladu těchto typů systémů však umožňuje vytvářet rozpoznávače pouze pro jazyky s velkými zdroji, jako je angličtina, čínština nebo španělština. Ve scénářích s nízkými zdroji je třeba vyvinout některá řešení, která zmírní problém nedostatku dat. Jednou z nejúčinnějších technik je doladění předtrénovaného modelu. Problém se stávajícími přístupy ladění spočívá v tom, že sada tokenů cílového a zdrojového jazyka se obvykle liší. To je důvod, proč předchozí přístupy k učení vícejazyčného přenosu vyžadovaly změnu výstupní vrstvy nebo smíchání tokenů z různých jazyků ve výstupní vrstvě, případně použití univerzální sady tokenů anebo samostatné výstupní vrstvy pro každý jazyk. To je nežádoucí, jelikož sdílení napříč jazyky je v tomto případě latentní a neovladatelné ve výstupním prostoru, když jsou grafémy specifické pro daný jazyk disjunktní. Proto tato práce navrhuje mapování tokenů do společné sady před začátkem předtréninku. Stávající řešení spočívá v transliteraci zdrojového jazyka do cílového, novým přístupem je romanizace, kde je sada tokenů cílového jazyka romanizována tak, aby odpovídala anglické abecedě. Následně lze diakritiku z romanizovaných hypotéz obnovit pomocí dalšího modelu obnovy. To má výhodu ve zvýšení sdílení v prostoru výstupního grafému.
|
|
|
Evaluation of Object Detection in Image
Černošek, Bedřich ; Behúň, Kamil (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
The main goal of this bachelor's thesis was to propose the evaluation method of object detection. Result of this work was to create a program which performs the evaluation of object detection on suitable data sample and intuitively displays result to user. The task was to propose suitable experiments and dataset for proving correctness of evaluation. Part of this work was to find optimal parameters for face detection and optimal photo preprocessing before the face detection.
|
|
| |
|
|
Image similarity measuring using deep learning
Štarha, Dominik ; Šeda, Pavel (referee) ; Rajnoha, Martin (advisor)
This master´s thesis deals with the reseach of technologies using deep learning method, being able to use when processing image data. Specific focus of the work is to evaluate the suitability and effectiveness of deep learning when comparing two image input data. The first – theoretical – part consists of the introduction to neural networks and deep learning. Also, it contains a description of available methods, their benefits and principles, used for processing image data. The second - practical - part of the thesis contains a proposal a appropriate model of Siamese networks to solve the problem of comparing two input image data and evaluating their similarity. The output of this work is an evaluation of several possible model configurations and highlighting the best-performing model parameters.
|
|
|
Parallel Deep Learning
Šlampa, Ondřej ; Sochor, Jakub (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
Aim of this thesis is to propose how to evaluate favourableness of parallel deep learning. In this thesis I analyze parallel deep learning and I focus on its length. I take into account gradient computation length and weight transportation length. Result of this thesis is proposal of equations, which can estimate the speedup on multiple workers. These equations can be used to determine ideal number of workers for training.
|
|
| |
|
|
Use of instructional materials by volleyball coaches of category U14
Pták, Vojtěch ; Vorálek, Rostislav (advisor) ; Petružela, Jan (referee)
Title: Use of instructional materials by volleyball coaches of category U14 Objectives: The main objective of this study was to find out whether U14 volleyball coaches use instructional materials, what instructional materials they use, which instructional materials they prefer and where they get these materials from. What is their view of the instructional materials prepared by the Czech Volleyball Federation and what instructional materials they lack. Methods: We used a survey method where we collected data in the form of an online questionnaire. The questionnaire was sent via e-mail to 190 contact persons of the U14 category, which were listed on the website of the Czech Volleyball Federation. In the e-mail it was clearly stated that it was intended for U14 coaches only. The online questionnaire contained 24 questions and was completed by 105 coaches. Results: YouTube was the most preferred platform for obtaining information. 51 % of coaches prefer to learn through a combination of written text and video and 43 % prefer video only. Only 25 % of coaches can quickly and easily find the instructional materials they are looking for. Only 30 % of coaches are familiar with the education section of the CVF website. Only 1/3 of the coaches participate in formal training organized by the CVF. Keywords:...
|
|
|
Bilingual Dictionary Based Neural Machine Translation
Tikhonov, Maksim ; Beneš, Karel (referee) ; Kesiraju, Santosh (advisor)
Vývoj v oblasti strojového překladu v posledních několika letech ukázal, že moderní neuronové systémy strojového překladu jsou schopny poskytovat výsledky vynikající kvality. Pro získání takového systému je však zapotřebí velké množství paralelních trénovacích dat, která nejsou pro většinu jazyků k dispozici. Jedním ze způsobů zlepšení kvality strojového překladu pro low-resource jazyky je augmentace dat. Tato práce zkoumá úlohu neuronového strojového překladu založeného na bilingválních slovnících, jejíž základem je použití augmentační techniky umožňující generování zašuměných dat na základě bilingválních slovníků. Mým cílem bylo prozkoumat možnosti systémů založených na této metodě na různých jazykových párech a za různých výchozích podmínek a následně porovnat získané výsledky s výsledky tradičních neuronových systémů strojového překladu.
|
guest ::
