but.committee	doc. Dr. Ing. Petr Hanáček (předseda) doc. Ing. Vladimír Drábek, CSc. (místopředseda) Ing. Ondřej Lengál, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen) Ing. Vladimír Veselý, Ph.D. (člen) doc. Ing. Václav Zeman, 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 " B ". Otázky u obhajoby: V textu se odkazujete na bloky a moduly, definujte jejich vztah k vrstvám a uveďte, jak se od sebe liší. V rámci práce uvádíte, že jedno z využití bude pro drony, nebude Vám vadit velká odezva sítě a nutnost využít grafickou kartu (energetické a prostorové aspekty)? Zkoušel jste porovnávat Vámi vytvořenou architekturu na nějaké standardní datové sadě?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Rozman, Jaroslav	cs
dc.contributor.author	Pazderka, Radek	cs
dc.contributor.referee	Šůstek, Martin	cs
dc.date.created	2019	cs
dc.description.abstract	Tato diplomová práce se zaměřuje na segmentaci scény z dopravního prostředí. Řešením tohoto problému jsou segmentační neuronové sítě, které umožňují klasifikovat každý pixel scény. V rámci této diplomové práce byla vytvořena vlastní segmentační neuronová síť, která dosáhla lepších výsledků než dosavadní state-of-the-art architektury. Práce se také zaměřuje na segmentaci ptačích pohledů na vozovku, ze kterých neexistují volně dostupné anotované datové sady. za tímto účelem byl vytvořen automatický nástroj pro generování syntetických datových sad z PC hry Grand Theft Auto V. Práce srovnává sítě trénované pouze na syntetických datech a sítě trénované na společně reálných a syntetických datech. Experimenty dokazují, že syntetická data lze využít na segmentaci dat z reálného prostředí. Také byl implementován systém, který umožňuje veškerou práci se segmentačními neuronovými sítěmi.	cs
dc.description.abstract	This master's thesis is focused on segmentation of the scene from traffic environment. The solution to this problem is segmentation neural networks, which enables classification of every pixel in the image. In this thesis is created segmentation neural network, that has reached better results than present state-of-the-art architectures. This work is also focused on the segmentation of the top view of the road, as there are no freely available annotated datasets. For this purpose, there was created automatic tool for generation of synthetic datasets by using PC game Grand Theft Auto V. The work compares the networks, that have been trained solely on synthetic data and the networks that have been trained on both real and synthetic data. Experiments prove, that the synthetic data can be used for segmentation of the data from the real environment. There has been implemented a system, that enables work with segmentation neural networks.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	PAZDERKA, R. Segmentace obrazových dat pomocí hlubokých neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.	cs
dc.identifier.other	122080	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/180618
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	konvoluční neuronová síť	cs
dc.subject	segmentace obrazu	cs
dc.subject	analýza dopravy	cs
dc.subject	generování umělé datové sady	cs
dc.subject	vlastní neuronová síť	cs
dc.subject	convolutional neural network	en
dc.subject	image segmentation	en
dc.subject	traffic analysis	en
dc.subject	generating synthetic dataset	en
dc.subject	custom neural network	en
dc.title	Segmentace obrazových dat pomocí hlubokých neuronových sítí	cs
dc.title.alternative	Image Segmentation with Deep Neural Network	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2019-06-19	cs
dcterms.modified	2019-09-02-09:04:09	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	122080	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:30:20	en
sync.item.modts	2025.01.15 23:48:18	en
thesis.discipline	Bezpečnost informačních technologií	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Segmentace obrazových dat pomocí hlubokých neuronových sítí

Files

Original bundle

Collections