Trénovatelná segmentace obrazu s použitím hlubokého učení
Loading...
Date
Authors
Dolníček, Pavel
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
ORCID
Abstract
Tato práce se věnuje problematice strojového učení a to konkrétně implementaci programu pro automatickou klasifikaci za použití hlubokého učení. Tato práce srovnává různé trénovatelné modely neuronových sítí a popisuje praktické řešení problémů vzniklých při jejich implementaci.
This work focuses on the topic of machine learning, specifically implementation of a program for automated classification using deep learning. This work compares different trainable models of neural networks and describes practical solutions encountered during their implementation.
This work focuses on the topic of machine learning, specifically implementation of a program for automated classification using deep learning. This work compares different trainable models of neural networks and describes practical solutions encountered during their implementation.
Description
Keywords
Citation
DOLNÍČEK, P. Trénovatelná segmentace obrazu s použitím hlubokého učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
doc. Ing. Miloš Orgoň, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Radim Burget, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Tomáš Zeman, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Jaroslav Koton, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Münster, Ph.D. (člen)
Ing. Zuzana Bečková (člen)
Date of acceptance
2017-06-07
Defence
Lišil se čas zpracování testovaného obrazu pro jednotlivé topologie neuronové sítě popisované v práci? O jaké hodnoty se přibližně jednalo?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena