but.committee	prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Vladimír Drábek, CSc. (místopředseda) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (člen) RNDr. Marek Rychlý, 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: Je podle vás vhodné, že porovnáváte metody podle nejvyšší úspěšnosti na testovací sadě dosažené během celého trénování? Může některým z testovaných metod tento postup nadhodnocovat výsledky? Napadá vás nějaký praktický způsob, jak získat doopravdy velkou datovou sadu? Jaká je AP slepého baseline detektoru - třeba takového, který jen náhodně vybírá oblasti z trénovací sady (nebo nejpravděpodobnější oblasti z trénovací sady).	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Špaňhel, Jakub	cs
dc.contributor.author	Pavlica, Jan	cs
dc.contributor.referee	Hradiš, Michal	cs
dc.date.created	2017	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zaměřuje na možnost využití současných metod v oblasti počítačového vidění za účelem automatické detekce graffiti tagů v obraze. Tagy jsou nejčastějším projevem graffiti, který slouží jako podpis autora. V rámci práce byly otestovány state-of-art detekční systémy, z nichž se nejvíce osvědčil Single Shot MultiBox Detector. Bylo u něj dosaženo 75,7% AP.	cs
dc.description.abstract	The thesis is focused on the possible utilization of current methods in the area of computer vision with the purpose of automatic detection of graffiti tags in the image. Graffiti tagsare the most common expression of graffiti, which serves as the author’s signature. In the thesis, state-of-the-art detection systems were tested; the most effective one is the Single Shot MultiBox Detector. The result has reached 75.7% AP.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	PAVLICA, J. Detekce graffiti tagů v obraze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.	cs
dc.identifier.other	106263	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/69645
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	graffiti tagy	cs
dc.subject	detekce objektů	cs
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	YOLOv2	cs
dc.subject	Tiny YOLO	cs
dc.subject	You Look Only Once	cs
dc.subject	SSD	cs
dc.subject	Single Shot MultiBox Detector	cs
dc.subject	Faster R-CNN	cs
dc.subject	graffiti tags	en
dc.subject	object detection	en
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.subject	YOLOv2	en
dc.subject	Tiny YOLO	en
dc.subject	You Look Only Once	en
dc.subject	SSD	en
dc.subject	Single Shot MultiBox Detector	en
dc.subject	Faster R-CNN	en
dc.title	Detekce graffiti tagů v obraze	cs
dc.title.alternative	Detection of Graffiti Tags in Image	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2017-06-12	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:12:55	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	106263	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 18:59:33	en
sync.item.modts	2025.01.17 09:37:18	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Detekce graffiti tagů v obraze

Files

Original bundle

Collections