but.committee	doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda) prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (místopředseda) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) prof. Ing. Jiří Sochor, CSc. (člen) Ing. Michal Španěl, Ph.D. (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 A. Otázky u obhajoby: Pokud by úlohou vaší sítě bylo například detekovat chodce (v obraze vyššího než 100 pixelů), jaká by byla očekávatelná úspěšnost detekce? (Zdá se mi, že takový údaj z tabulek výsledků neplyne, je to pravda?) V kapitole 4.4. píšete o specifických vlastnostech architektur pro video. Jaké negativní efekty ve videu by se vyskytovaly, pokud byste takové specifické vlastnosti neaplikoval?	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	Mlynarič, Tomáš	cs
dc.contributor.referee	Zemčík, Pavel	cs
dc.date.accessioned	2019-05-17T07:20:18Z
dc.date.available	2019-05-17T07:20:18Z
dc.date.created	2018	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá klasifikací objektů v obraze s použitím hlubokých neuronových sítí. Jako algoritmus pro klasifikaci byla zvolena segmentace celé scény pracující na video sekvencích a využívající informace mezi dvěma snímkami videa. Pro tuto úlohu bylo použito extrahování informací pomocí optického toku, na základě kterého byly dále warpovány aktivační mapy vrstev neuronových sítí. Dvě architektury neuronových sítí byly upraveny pro práci s videem, na kterých byly následně provedeny experimenty. Výsledky experimentů ukazují, že použití videa umožňuje zlepšit přesnost (IoU) vůči stejné architektuře pracující s obrázky.	cs
dc.description.abstract	This paper deals with classifying objects using deep neural networks. Whole scene segmentation was used as main algorithm for the classification purpose which works with video sequences and obtains information between two video frames. Optical flow was used for getting information from the video frames, based on which features maps of a~neural network are warped. Two neural network architectures were adjusted to work with videos and experimented with. Results of the experiments show, that using videos for image segmentation improves accuracy (IoU) compared to the same architecture working with images.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	MLYNARIČ, T. Hluboké neuronové sítě pro klasifikaci objektů v obraze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.	cs
dc.identifier.other	114564	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/84863
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	segmentace obrazu	cs
dc.subject	monokulární kamera	cs
dc.subject	hluboké neuronové sítě	cs
dc.subject	video	cs
dc.subject	optický tok	cs
dc.subject	warping	cs
dc.subject	Cityscapes	cs
dc.subject	Keras	cs
dc.subject	Tensorflow	cs
dc.subject	image segmentation	en
dc.subject	monocular camera	en
dc.subject	deep neural networks	en
dc.subject	video	en
dc.subject	optical flow	en
dc.subject	warping	en
dc.subject	Cityscapes	en
dc.subject	Keras	en
dc.subject	Tensorflow	en
dc.title	Hluboké neuronové sítě pro klasifikaci objektů v obraze	cs
dc.title.alternative	Deep Neural Networks for Classifying Objects in an Image	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2018-06-21	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:12:53	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	114564	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.12 21:14:03	en
sync.item.modts	2021.11.12 20:04:08	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

Hluboké neuronové sítě pro klasifikaci objektů v obraze

Files

Original bundle

Collections