but.committee	prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (člen) Doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Alexandr Meduna, CSc. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm velmi dobře. Otázky u obhajoby: Čím si vysvětlujete, že zmnožením trénovací sady došlo ke zhoršením výsledků (kap. 5.2)? Co znamená "vyhodnocení na rozšířené datové sadě" v popisku obrázku 5.5? Dataset jasně definuje testovací datovou sadu - pokud jste vyhodnocoval na sadě nějakým způsobem modifikované, není možné provádět (férové) srovnání s ostatními algoritmy (obr 5.8).	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Hradiš, Michal	cs
dc.contributor.author	Duban, Michal	cs
dc.contributor.referee	Herout, Adam	cs
dc.date.created	2016	cs
dc.description.abstract	Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací konvolučních neuronových sítí sloužících k re-identifikaci osob. Implementované konvoluční sítě byly testovány na dvou datových sadách CUHK01 a CUHK03, na kterých dosáhly výsledky srovnatelné se state of the art metodami. Navržené sítě byly implementovány ve frameworku Caffe.	cs
dc.description.abstract	This master's thesis deals with design and implementation of convolutional neural networks used in person re-identification. Implemented convolutional neural networks were tested on two datasets CUHK01 a CUHK03. Results, comparable with state of the art methods were acheved on these datasets. Designed networks were implemented in Caffe framework.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	DUBAN, M. Identifikace osob pomocí hlubokých neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.	cs
dc.identifier.other	96242	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/61945
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Hluboké neuronové sítě	cs
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	identifikace osob	cs
dc.subject	hluboké učení	cs
dc.subject	caffe	cs
dc.subject	Deep neural network	en
dc.subject	convolutional neural network	en
dc.subject	person identification	en
dc.subject	deep learning	en
dc.subject	caffe	en
dc.title	Identifikace osob pomocí hlubokých neuronových sítí	cs
dc.title.alternative	Deep Neural Networks for Person Identification	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2016-06-17	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:11:56	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	96242	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:23:19	en
sync.item.modts	2025.01.15 19:52:15	en
thesis.discipline	Počítačová grafika a multimédia	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Identifikace osob pomocí hlubokých neuronových sítí

Files

Original bundle

Collections