|
|
Detection of Boxes in Image
Žitňanský, Adam ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Herout, Adam (advisor)
This thesis addresses the problem of cuboid detection, more specifically boxes detection in images. The main result is the implementation of a system for boxes detection based on corners and edges. The system consists of a CNN regression-based corner and edge points detector and decoder, which takes CNN output and turns it into a 2d model of the cuboid. As a part of this work also a a dataset of boxes with 550 images with corners and edges annotations was created
|
|
|
Deep Learning Model Uncertainty in Medical Image Analysis
Drevický, Dušan ; Kolář, Martin (referee) ; Kodym, Oldřich (advisor)
Táto práca sa zaoberá určením neistoty v predikciách modelov hlbokého učenia. Aj keď sa týmto modelom darí dosahovať vynikajúce výsledky v mnohých oblastiach počítačového videnia, ich výstupy sú väčšinou deterministické a neposkytujú mnoho informácií o tom, ako si je model istý svojou predpoveďou. To je obzvlášť dôležité pri analýze lekárskych obrazových dát, kde môžu mať omyly vysokú cenu a schopnosť detekovať neisté predikcie by umožnila dohliadajúcemu lekárovi spracovať relevantné prípady manuálne. V tejto práci aplikujem niekoľko rôznych metrík vyvinutých v nedávnom výskume pre určenie neistoty na modely hlbokého učenia natrénované pre lokalizáciu cefalometrických landmarkov. Následne ich vyhodnotím a porovnávam v sade experimentov, ktorých úlohou je určiť, nakoľko jednotlivé metriky poskytujú užitočnú informáciu o tom, ako si je model istý svojou predpoveďou.
|
|
|
Detection of Boxes in Image
Žitňanský, Adam ; Špaňhel, Jakub (referee) ; Herout, Adam (advisor)
This thesis addresses the problem of cuboid detection, more specifically boxes detection in images. The main result is the implementation of a system for boxes detection based on corners and edges. The system consists of a CNN regression-based corner and edge points detector and decoder, which takes CNN output and turns it into a 2d model of the cuboid. As a part of this work also a a dataset of boxes with 550 images with corners and edges annotations was created
|
|
|
Deep Learning Model Uncertainty in Medical Image Analysis
Drevický, Dušan ; Kolář, Martin (referee) ; Kodym, Oldřich (advisor)
Táto práca sa zaoberá určením neistoty v predikciách modelov hlbokého učenia. Aj keď sa týmto modelom darí dosahovať vynikajúce výsledky v mnohých oblastiach počítačového videnia, ich výstupy sú väčšinou deterministické a neposkytujú mnoho informácií o tom, ako si je model istý svojou predpoveďou. To je obzvlášť dôležité pri analýze lekárskych obrazových dát, kde môžu mať omyly vysokú cenu a schopnosť detekovať neisté predikcie by umožnila dohliadajúcemu lekárovi spracovať relevantné prípady manuálne. V tejto práci aplikujem niekoľko rôznych metrík vyvinutých v nedávnom výskume pre určenie neistoty na modely hlbokého učenia natrénované pre lokalizáciu cefalometrických landmarkov. Následne ich vyhodnotím a porovnávam v sade experimentov, ktorých úlohou je určiť, nakoľko jednotlivé metriky poskytujú užitočnú informáciu o tom, ako si je model istý svojou predpoveďou.
|
guest ::
