Segmentace obrazu nevyvážených dat pomocí umělé inteligence
Loading...
Date
Authors
Polách, Michal
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato práce se zaměřuje na problematiku segmentace nevyvážených dat pomocí uměléinteligence. V práci jsou prozkoumány známé metody pro vypořádání se s nevyváženýmidaty, z nichž jsou vybrány vhodné metody, a ty jsou aplikovány na reálný problém, vekterém je cílem segmentovat nevyvážená data s poměrem tříd větším než 6000:1.
This thesis focuses on problematics of segmentation of unbalanced datasets by the useof artificial inteligence. Numerous existing methods for dealing with unbalanced datasetsare examined, and some of them are then applied to real problem that consist of seg-mentation of dataset with class ratio of more than 6000:1.
This thesis focuses on problematics of segmentation of unbalanced datasets by the useof artificial inteligence. Numerous existing methods for dealing with unbalanced datasetsare examined, and some of them are then applied to real problem that consist of seg-mentation of dataset with class ratio of more than 6000:1.
Description
Keywords
Segmentace, Klasifikace, Metrika, Ztrátová funkce, Neuronová síť, Roztroušená skleróza, Nevyvážená data, Fokální ztráta, Diceův koeficient, Umělá inteligence, Segmentation, Clasification, Metric, Loss function, Neural network, Multiple sclerosis, Unbalanced data, Focal loss, Dice coeficient, Artificial intelligence
Citation
POLÁCH, M. Segmentace obrazu nevyvážených dat pomocí umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
prof. Ing. Ivan Baroňák, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Václav Zeman, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Radomír Svoboda, Ph.D. (člen)
Ing. Stanislav Uchytil, Ph. D. (člen)
Ing. Miroslav Balík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Münster, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2019-06-05
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student obhájil magisterskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Otázky:
Uveďte zdroje necitovaných částí práce.
Dokážete zdůvodnit proč vámi navrhovaná střední teseraktická chyba při výpočtu selhala?
Jak jste postupoval při formulaci střední teseraktické chyby?
Popište jaké výhody a nevýhody má 3D segmentace v porovnání s 2D segmentací.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení