Show simple item record

Image Segmentation with Deep Neural Network

dc.contributor.advisorRozman, Jaroslavcs
dc.contributor.authorPazderka, Radekcs
dc.date.accessioned2019-09-02T10:53:28Z
dc.date.available2019-09-02T10:53:28Z
dc.date.created2019cs
dc.identifier.citationPAZDERKA, R. Segmentace obrazových dat pomocí hlubokých neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.cs
dc.identifier.other122080cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/180618
dc.description.abstractTato diplomová práce se zaměřuje na segmentaci scény z dopravního prostředí. Řešením tohoto problému jsou segmentační neuronové sítě, které umožňují klasifikovat každý pixel scény. V rámci této diplomové práce byla vytvořena vlastní segmentační neuronová síť, která dosáhla lepších výsledků než dosavadní state-of-the-art architektury. Práce se také zaměřuje na segmentaci ptačích pohledů na vozovku, ze kterých neexistují volně dostupné anotované datové sady. za tímto účelem byl vytvořen automatický nástroj pro generování syntetických datových sad z PC hry Grand Theft Auto V. Práce srovnává sítě trénované pouze na syntetických datech a sítě trénované na společně reálných a syntetických datech. Experimenty dokazují, že syntetická data lze využít na segmentaci dat z reálného prostředí. Také byl implementován systém, který umožňuje veškerou práci se segmentačními neuronovými sítěmi. cs
dc.description.abstractThis master's thesis is focused on segmentation of the scene from traffic environment. The solution to this problem is segmentation neural networks, which enables classification of every pixel in the image. In this thesis is created segmentation neural network, that has reached better results than present state-of-the-art architectures. This work is also focused on the segmentation of the top view of the road, as there are no freely available annotated datasets. For this purpose, there was created automatic tool for generation of synthetic datasets by using PC game Grand Theft Auto V. The work compares the networks, that have been trained solely on synthetic data and the networks that have been trained on both real and synthetic data. Experiments prove, that the synthetic data can be used for segmentation of the data from the real environment. There has been implemented a system, that enables work with segmentation neural networks.en
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectkonvoluční neuronová síťcs
dc.subjectsegmentace obrazucs
dc.subjectanalýza dopravycs
dc.subjectgenerování umělé datové sadycs
dc.subjectvlastní neuronová síťcs
dc.subjectconvolutional neural networken
dc.subjectimage segmentationen
dc.subjecttraffic analysisen
dc.subjectgenerating synthetic dataseten
dc.subjectcustom neural networken
dc.titleSegmentace obrazových dat pomocí hlubokých neuronových sítícs
dc.title.alternativeImage Segmentation with Deep Neural Networken
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2019-06-19cs
dcterms.modified2019-09-02-09:04:09cs
thesis.disciplineBezpečnost informačních technologiícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémůcs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
sync.item.dbid122080en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2019.09.02 12:53:28en
sync.item.modts2019.09.02 12:14:04en
dc.contributor.refereeŠůstek, Martincs
dc.description.markBcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record