Aplikace pro automatické značkování objektů na fotografiích - Früštök, Patrik (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2025)
Táto bakalárska práca sa zaoberá vývojom webovej aplikácie na platforme Django, ktorá umožní automatické označovanie objektov na fotografiách s využitím modelov YOLO, ResNet a SSD. Súčasťou práce bude analýza a porovnanie uvedených metód, pričom cieľom bude určiť, ktorý z modelov je najvhodnejší na detekciu konkrétnych typov objektov. Aplikácia poskytne používateľom intuitívne užívateľské rozhranie, kde bude možné nahrávať fotografie a pridať automaticky vygenerované značky objektov priamo do metadát obrázkov. Implementácia bude prebiehať v programovacom jazyku Python s využitím frameworku Django pre serverovú časť. Cieľom projektu je vytvoriť funkčnú, presnú a efektívnu aplikáciu na spracovanie a označovanie fotografií.

This bachelor's thesis focuses on the development of a web application on the Django platform for automatic object tagging in photographs using YOLO, ResNet, and SSD models. The project includes an analysis and comparison of these methods to determine which model is most suitable for detecting specific types of objects. The application will provide users with an intuitive interface, allowing them to upload photos and automatically generate object tags directly in the metadata of the images. The implementation will be carried out in Python, utilizing the Django framework for the backend. The goal of the project is to create a functional, accurate, and efficient application for processing and tagging photographs.
Keywords: web; fotografia; metadáta; automatické označovanie objektov; YOLO; ResNet; SSD; Faster R-CNN; Python; Django; strojové učenie; EXIF; analýza modelov; spracovanie fotografií; počítačové videnie; neurónové siete; web; photography; metadata; automatic object tagging; YOLO; ResNet; SSD; Faster R-CNN; Python; Django; machine learning; EXIF; model analysis; photo processing; computer vision; neural networks