Model hlubokého učení vhodný pro vizuální detekci a klasifikaci obecného objektu z průmyslu

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Petr Fiedler, Ph.D. (předseda) Ing. Tomáš Macho, Ph.D. (místopředseda) Ing. Zdeněk Havránek, Ph.D. (člen) Ing. Peter Honec, Ph.D. (člen) Ing. Miloslav Richter, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent obhájil bakalářskou práci s výhradami. V rámci obhajoby dokázal přesvědčit komisi o správnosti svých postupů a navrženého řešení. V průběhu odborné rozpravy reagoval na dotazy oponenta, dále vysvětloval, zda se jedná o vlastní implementaci zvolené architektury, a jaké další prvky impelementoval. Student zhodnotil dosažené parametry (rychlost zpracování snímku, přesnost, atp.) Pokusil se upřesnit, co je výstupem sítě, zda se jedná o klasifikaci nebo predikci. Zodpověděl doplňující dotaz týkající se zpracování videa.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAutomatizační a měřicí technikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKratochvíla, Lukášcs
dc.contributor.authorDočkal, Radimcs
dc.contributor.refereeHonec, Petercs
dc.date.accessioned2021-06-16T07:55:10Z
dc.date.available2021-06-16T07:55:10Z
dc.date.created2021cs
dc.description.abstractCílem této bakalářské práce je naprogramovat model hlubokého učení pro vizuální detekci a klasifikaci obecného objektu z průmyslu. Práce je rozdělena do pěti kapitol. První kapitola se zabývá rešerší nejpoužívanějších architektur tohoto typu. Druhá kapitola se zabývá výběrem nejvhodnější architektury pro použití v průmyslu. Ve třetí kapitole je popsán postup vytváření vlastního datasetu. Ve čtvrté kapitole je pak popsán celý proces samotné implementace modelu tak, aby každá dílčí část architektury byla dostatečně vysvětlena a v páté kapitole jsou popsány výsledky. Shrnutí výsledků a doporučené procedury pro případnou implementaci v reálném prostředí jsou k nalezení v závěru této práce.cs
dc.description.abstractThe goal of this bachelor’s thesis is to programme deep learning model for visual detection and classification of general object from industry. The paper is divided into five chapters. First chapter deals with research of the most used architectures of this type. The second chapter deals with choosing the best fitting architecture for usage in industry. In the third chapter is desribed the procedure of creating your own dataset. The fourth chapter then describes the implementation process itself, so that each sub-part of the architecture was sufficiently described and the results are described in the fifht chapter. The summary and recommended procedures for potential implementation in real environment can be found in the conclusion of this paper.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationDOČKAL, R. Model hlubokého učení vhodný pro vizuální detekci a klasifikaci obecného objektu z průmyslu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.cs
dc.identifier.other133736cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/197956
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectpočítačové viděnícs
dc.subjecthluboké učenícs
dc.subjectmodel hlubokého učenícs
dc.subjectdetekce a klasifikace objektucs
dc.subjectdetekce objektucs
dc.subjectYOLOv3cs
dc.subjectYOLOcs
dc.subjectYou Only Look Oncecs
dc.subjectPythoncs
dc.subjectPyTorchcs
dc.subjectcomputer visionen
dc.subjectdeep learningen
dc.subjectdeep learning modelen
dc.subjectobject detection and classificationen
dc.subjectobject detectionen
dc.subjectYOLOv3en
dc.subjectYOLOen
dc.subjectYou Only Look Onceen
dc.subjectPythonen
dc.subjectPyTorchen
dc.titleModel hlubokého učení vhodný pro vizuální detekci a klasifikaci obecného objektu z průmyslucs
dc.title.alternativeDeep learning model for visual detection and classification general object from industryen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2021-06-15cs
dcterms.modified2021-06-17-11:14:41cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid133736en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 12:59:18en
sync.item.modts2021.11.12 12:14:49en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav automatizace a měřicí technikycs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.44 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
15.15 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_133736.html
Size:
9.15 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_133736.html
Download
Collections
2021