|
|
Koncepty strojového učení pro kategorizaci objektů v obrazu
Hubený, Marek ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem rozpoznávání objektů a scén pomocí nástrojů strojového učení a počítačového vidění. Před řešením tohoto problému byly prostudovány základní fáze konceptu strojového učení a statistické modely s důrazem na jejich rozdělení na diskriminativní a generativní metody. Dále byla prostudována a popsána metoda Bag-of-words a její modifikace. V praktické části práce byla v prostředí Matlab vytvořena implementace metody Bag-of-words s SVM klasifikátorem a daný model byl prověřen na různých množinách veřejně dostupných obrazů.
|
|
|
Rozpoznání displeje embedded zařízení
Novotný, Václav ; Janáková, Ilona (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím metod strojového učení v oblasti počítačového vidění pro klasifikaci neznámých obrazů. V první části je provedena rešerše dostupných metod strojového učení, jejich limitace a vhodnost k řešené úloze. V další části jsou představeny přístupy k vytváření galerie. Následně je navrhnuto řešení klasifikátorů a architektury systému, které je v řešení realizováno a implementováno. Výsledný systém je nakonec otestován a vyhodnocen.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Gajová, Veronika ; Hradiš, Michal (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Hlavním cílem práce je návrh a implementace klasifikačního nástroje pro účely automatické organizace fotografií, založeného na metodě Bag of Words. Nástroj je implementován jako XnView zásuvný modul, který klasifikuje vybrané fotografie a zapisuje název nejlépe ohodnocené kategorie jako klíčové slovo do IPTC metadat obrazového souboru.
|
|
|
Klasifikace kolejových vozidel
Kotrlý, Michal ; Bilík, Šimon (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Diplomová práce se věnuje klasifikaci kolejových vozidel na základě obrazové informace. V práci jsou teoreticky popsány a následně realizovány dva přístupy ke klasifikaci kolejových vozidel. Prvním přístupem je transformace snímků na histogramy vizuálních slov ze slovníku podle metody Bag of Visual Words a následná aplikace klasických klasifikátorů typu k-NN, SVM, Multinomial Naive Bayes, neuronová síť a Ensemble metoda typu voting classifiers. Druhým přístupem je klasifikace snímků pomocí ověřených architektur konvolučních neuronových sítí využitím metody transfer learning. Sítě AlexNet, VGG16 a ResNet50 byly předtrénovány na obsáhlém datasetu ImageNet a horní vrstvy byly dotrénovány na vlastním datasetu kolejových vozidel. Oba přístupy byly vyladěny pro nejlepší možné výsledky klasifikace. Pro jejich srovnání byl sestaven trénovací dataset s 1773 snímky ve 27 třídách a testovací dataset obsahující 444 snímků. Na testovacím datasetu dosáhl nejúspěšnější klasifikátor s transformací snímků BoVW metodou správnosti 89%. Konvoluční neuronové sítě dosáhly správnosti 95-97%, což je výrazně lepší výsledek. V práci jsou také zohledněny doby predikce nových snímků pro oba přístupy. Nad rámec práce byl implementován algoritmus pro dělení snímků vlakové soupravy na jednotlivé snímky vozů. V závěru jsou uvedeny limitace a popsány důvody omezené robustnosti algoritmu.
|
|
|
Rozpoznání displeje embedded zařízení
Novotný, Václav ; Janáková, Ilona (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím metod strojového učení v oblasti počítačového vidění pro klasifikaci neznámých obrazů. V první části je provedena rešerše dostupných metod strojového učení, jejich limitace a vhodnost k řešené úloze. V další části jsou představeny přístupy k vytváření galerie. Následně je navrhnuto řešení klasifikátorů a architektury systému, které je v řešení realizováno a implementováno. Výsledný systém je nakonec otestován a vyhodnocen.
|
|
|
Koncepty strojového učení pro kategorizaci objektů v obrazu
Hubený, Marek ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem rozpoznávání objektů a scén pomocí nástrojů strojového učení a počítačového vidění. Před řešením tohoto problému byly prostudovány základní fáze konceptu strojového učení a statistické modely s důrazem na jejich rozdělení na diskriminativní a generativní metody. Dále byla prostudována a popsána metoda Bag-of-words a její modifikace. V praktické části práce byla v prostředí Matlab vytvořena implementace metody Bag-of-words s SVM klasifikátorem a daný model byl prověřen na různých množinách veřejně dostupných obrazů.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Gajová, Veronika ; Hradiš, Michal (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Hlavním cílem práce je návrh a implementace klasifikačního nástroje pro účely automatické organizace fotografií, založeného na metodě Bag of Words. Nástroj je implementován jako XnView zásuvný modul, který klasifikuje vybrané fotografie a zapisuje název nejlépe ohodnocené kategorie jako klíčové slovo do IPTC metadat obrazového souboru.
|
host ::
RSS.