Detekce a rozpoznání objektů v obraze
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a implementací aplikace typu klient-server, která umožňuje rozpoznání objektů v obraze a využívá již existující mobilní aplikaci. V teoretické části jsou nejprve popsány rozdíly lidského a počítačového vidění, dále detekce a rozpoznání objektů včetně vybraných metod. Další sekce obsahuje popis umělých neuronových sítí, které byly pro práci hlouběji nastudovány, spolu s jejich využitím k rozpoznání objektů. Následují informace, týkající se vybraných mobilních aplikací pro rozpoznání objektů v obraze, zakončené přehledem frameworků a knihoven, umožňujících práci s neuronovými sítěmi. Z nich byl k práci zvolen Caffe Framework. Dále je popsán průběh návrhu a řešení a vytvořený systém včetně experimentů a datasetů, použitých k ověření jeho funkčnosti.
This bachelor's thesis deals with design and implementation of client-server application for object recognition with the use of existing mobile application. Theoretical part describes the differences between human and computer vision, followed by information about object detection and recognition with selected methods. The next section provides a detailed overview of artificial neural networks, which were used for this work, with their qualities for object recognition. Following part examines selected mobile applications for object recognition, followed by existing frameworks and libraries with focus on artificial neural networks. Among these, Caffe Framework was selected for the work. The next section illustrates the progress of design and implementation and describes the system, along with experiments and dataset used to prove its functionality.
This bachelor's thesis deals with design and implementation of client-server application for object recognition with the use of existing mobile application. Theoretical part describes the differences between human and computer vision, followed by information about object detection and recognition with selected methods. The next section provides a detailed overview of artificial neural networks, which were used for this work, with their qualities for object recognition. Following part examines selected mobile applications for object recognition, followed by existing frameworks and libraries with focus on artificial neural networks. Among these, Caffe Framework was selected for the work. The next section illustrates the progress of design and implementation and describes the system, along with experiments and dataset used to prove its functionality.
Description
Citation
MUZIKÁŘOVÁ, M. Detekce a rozpoznání objektů v obraze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2015.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda)
doc. Dr. Ing. Otto Fučík (místopředseda)
doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (člen)
Ing. Aleš Smrčka, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2015-06-16
Defence
Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Jak náročná byla integrace do zvolené mobilní služby? Konvoluční sítě jste trénovala z náhodných vah, nebo jste upravovala síť natrénovanou na ImageNet? Jestli to správně chápu, zvolené druhy ovoce jsou součástí databáze ImageNet. Jakou úspěšnost mají sítě natrénované na ImageNet na vaší testovací sadě? Proč vyhodnocujete top-3 úspěšnost, když máte jen několik málo tříd? Odpovídá takové vyhodnocení možnému využití?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení