Zkoumání možností a limitů počítačového vidění ve spojení s Malleable Glyph

Loading...
Thumbnail Image

Date

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.

Description

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

DOI

Collections

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By

Citace PRO