Zkoumání možností a limitů počítačového vidění ve spojení s Malleable Glyph
Loading...
Date
Authors
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
Malleable Glyphs sú grafické návrhy používané na zakódovanie skalárnych hodnôt ( [0, 100]) do statických rovinných plôch. Táto bakalárska práca skúma, ako možno technológiu Malleable Glyph využiť na získanie nových poznatkov o počítačovom videní a novej regresnej technike nazývanej binned regression. Na zjednodušenie tohto výskumu bol vyvinutý experimentálny framework využívajúci knižnicu PyTorch, nástroj uv a platformu ClearML. Framework umožňuje parametrizované spúšťanie experimentov obsiahnutých v Jupyter notebookoch za účelom zodpovedania výskumných otázok. Experimenty ukázali, že model binned regression dokáže predpovedať zakódované hodnoty s vysokou presnosťou, pričom dosiahol priemerný mean average error (MAE) 0,12 v rámci 10 rôznych behov. Práca zlepšila metódu binned regression identifikovaním vhodných parametrov pre optimalizátor Adam a lepších konfigurácií centroidov, ktoré zvýšili stabilitu predikcií. Práca slúži ako základ pre ďalší výskum počítačového videnia v spojení s technológiou Malleable Glyph.
Malleable Glyphs are graphical designs used to encode scalar values ( [0, 100]) into static planar areas. This bachelor’s thesis explores how the Malleable Glyph technology can be used to discover new insights about computer vision and a novel regression technique called binned regression. To facilitate this research, an experimentation framework was developed using the PyTorch library, uv, and ClearML. It allows for parametrized execution of experiments contained in Jupyter notebooks for answering research questions. The experiments demonstrated that a binned regression model can predict encoded values with high precision, achieving an average Mean Absolute Error (MAE) of 0.12 across 10 runs. The work improved binned regression by finding solid parameters for the Adam optimizer and better centroid configurations that improved prediction stability. The thesis serves as a foundation for further research on computer vision in conjunction with the Malleable Glyph technology.
Malleable Glyphs are graphical designs used to encode scalar values ( [0, 100]) into static planar areas. This bachelor’s thesis explores how the Malleable Glyph technology can be used to discover new insights about computer vision and a novel regression technique called binned regression. To facilitate this research, an experimentation framework was developed using the PyTorch library, uv, and ClearML. It allows for parametrized execution of experiments contained in Jupyter notebooks for answering research questions. The experiments demonstrated that a binned regression model can predict encoded values with high precision, achieving an average Mean Absolute Error (MAE) of 0.12 across 10 runs. The work improved binned regression by finding solid parameters for the Adam optimizer and better centroid configurations that improved prediction stability. The thesis serves as a foundation for further research on computer vision in conjunction with the Malleable Glyph technology.
Description
Keywords
počítačové videnie , Malleable Glyph , vizualizácia , zobrazenie kvantity , vizuálne porovnávanie , grafický dizajn , regresia , binned regression , tvorba datasetov , Q metodológia , konvolučné neurónové siete , MLOps , experimenty , computer vision , Malleable Glyph , visualization , quantity visualization , visual comparison , graphical design , regression , binned regression , dataset creation , Q methodology , convolutional neural networks , MLOps , experiments
Citation
GAENS, M. Zkoumání možností a limitů počítačového vidění ve spojení s Malleable Glyph [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2026.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (předseda)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Libor Polčák, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Ing. Martin Žádník, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2026-06-16
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.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
