Navigace pomocí hlubokých konvolučních sítí
but.committee | doc. Ing. Richard Růžička, Ph.D., MBA (předseda) prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (místopředseda) doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (člen) Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen) doc. Ing. Oldřich Trenz, Ph.D. (člen) doc. Ing. František Zbořil, 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 " C ". Otázky u obhajoby: Na základe čoho ste zvolili architektúru konvolučnej siete v kapitole 7.1? T.j. počet a usporiadanie vrstiev, veľkosť jadier a pod. Pri testovaní vplyvu rýchlosti simulácie uvádzate ako základ pre porovnanie variantu bez zrýchlenia (modrá krivka v obr. 8.5). Prečo sa dosiahnuté odmeny (okolo 60 tis.) výrazne líšia od odmien (okolo 140 tis.), ktoré boli bez zrýchlenia dosiahnuté v predošlom experimente na obr. 8.2-8.4? | 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 | Skácel, Dalibor | cs |
dc.contributor.referee | Veľas, Martin | cs |
dc.date.created | 2018 | cs |
dc.description.abstract | V této práci se věnuji problematice navigace a autonomního řízení za použití konvolučních neuronových sítí. Představuji zde hlavní přístupy využívající zpracování senzorických vstupů uváděné v odborné literatuře a popisuji teorii neuronových sítí, imitačního a zpětnovazebního učení. Dále rozebírám nástroje a metody vhodné pro zpracování systému řízení. V rámci práce jsem vytvořil dva typy modelů pro řízení vozidel v simulačním prostředí. Modely využívají učících algoritmů Dataset Aggregation a Deep Deterministic Policy Gradient. Vytvořené modely jsem otestoval v prostředí simulátoru TORCS a porovnal s dostupnými zdroji. | cs |
dc.description.abstract | In this thesis I deal with the problem of navigation and autonomous driving using convolutional neural networks. I focus on the main approaches utilizing sensory inputs described in literature and the theory of neural networks, imitation and reinforcement learning. I also discuss the tools and methods applicable to driving systems. I created two deep learning models for autonomous driving in simulated environment. These models use the Dataset Aggregation and Deep Deterministic Policy Gradient algorithms. I tested the created models in the TORCS car racing simulator and compared the result with available sources. | en |
dc.description.mark | C | cs |
dc.identifier.citation | SKÁCEL, D. Navigace pomocí hlubokých konvolučních sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018. | cs |
dc.identifier.other | 114944 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/85009 | |
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 | Autonomní navigace | cs |
dc.subject | neuronové sítě | cs |
dc.subject | konvoluční neuronová síť | cs |
dc.subject | navigace v 3D prostoru | cs |
dc.subject | hluboké učení | cs |
dc.subject | zpětnovazební učení | cs |
dc.subject | simulované řízení vozidel. | cs |
dc.subject | Autonomous navigation | en |
dc.subject | neural networks | en |
dc.subject | convolutional neural network | en |
dc.subject | 3D navigation | en |
dc.subject | deep learning | en |
dc.subject | reinforcement learning | en |
dc.subject | simulated driving. | en |
dc.title | Navigace pomocí hlubokých konvolučních sítí | cs |
dc.title.alternative | Navigation Using Deep Convolutional Networks | en |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | masterThesis | en |
dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2018-08-28 | cs |
dcterms.modified | 2020-05-10-16:13:32 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
sync.item.dbid | 114944 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2025.03.26 15:28:10 | en |
sync.item.modts | 2025.01.15 18:30:40 | en |
thesis.discipline | Inteligentní systémy | 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 |
Files
Original bundle
1 - 4 of 4
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 3.31 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- Posudek-Vedouci prace-21455_v.pdf
- Size:
- 85.95 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek-Vedouci prace-21455_v.pdf
Loading...
- Name:
- Posudek-Oponent prace-21455_o.pdf
- Size:
- 87.15 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek-Oponent prace-21455_o.pdf
Loading...
- Name:
- review_114944.html
- Size:
- 1.44 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_114944.html