Efektivnost hlubokých konvolučních neuronových sítí na elementární klasifikační úloze - Prax, Jan (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2021)
V této diplomové práci jsou srovnány modely hlubokých konvolučních neuronových sítí a modely deskriptorů příznaků. Modely deskriptorů příznaků jsou doplněny o vybraný vhodný klasifikátor. Tyto modely spadají do oblasti strojového učení, a tudíž jsou v práci popsány typy strojového učení. Dále jsou tyto vybrané modely popsány a vysvětleny jejich základy a problémy. Je vypsán hardware a software použitý k uskutečnění testů a jsou vypsány výsledky testů a shrnutí výsledků. Pak je provedeno srovnání uvedených modelů na základě přesnosti validace a časové náročnosti.

In this thesis deep convolutional neural networks models and feature descriptor models are compared. Feature descriptors are paired with suitable chosen classifier. These models are a part of machine learning therefore machine learning types are described in this thesis. Further these chosen models are described, and their basics and problems are explained. Hardware and software used for tests is listed and then test results and results summary is listed. Then comparison based on the validation accuracy and training time of these said models is done.
Efficiency of deep convolutional neural networks on an elementary classification task
Keywords: Deskriptor příznaků; neuronové sítě; hluboké neuronové sítě; HOG; SIFT; SVM; ResNet; EfficientNet.; Feature extractor; neural networks; deep neural networks; HOG; SIFT; SVM; ResNet; EfficientNet.