Implementace autoenkodéru pro zpracování obrazových dat
Autoencoder Implementation for Image Analysis
Abstract
Práce se věnuje rešerši problému detekce anomálií v průmyslové inspekci. V práci je popsána umělá neuronová síť a její jednotlivé části. Práce obsahuje kapitolu, kde jsou srovnány unární, binární a multi-class klasifikátory. Dále je v práci vysvětlena architektura konvolučních neuronových sítí a architektura sítí typu autoenkodér. Poté je v práci popsán vytvořený anotovaný dataset. Nakonec je v práci popsána implementace konvolučního autoenkodéru a zhodnocena kvalita klasifikace. The paper is devoted to the research of the problem of anomaly detection in industrial inspection. The paper describes the artificial neural network and its parts. The thesis contains a chapter where unary, binary and multi-class classifiers are compared. The thesis then explaines architecture of convolutional neural networks and autoencoder neural networks.. Then the paper describes the annotated dataset created. Finally, the paper describes the implementation of the convolutional autoencoder and evaluates the classification quality.
Keywords
klasifikace, unární klasifikátor, binární klasifikátor, multi-class klasifikátor, konvoluční neuronová síť, autoenkodér, classification, unary classifier, binary classifier, multi-class classifier, convolutional neural network, autoencoderLanguage
čeština (Czech)Study brunch
bez specializaceComposition of Committee
prof. Ing. Rudolf Jalovecký, CSc. (předseda) doc. Ing. Petr Blaha, Ph.D. (místopředseda) Ing. Peter Honec, Ph.D. (člen) Ing. Radovan Holek, CSc. (člen) Ing. Karel Horák, Ph.D. (člen) Ing. Soňa Šedivá, Ph.D. (člen) Ing. Soběslav Valach (člen)Date of defence
2022-06-15Process of defence
Student na začátku obhajoby popsal cíle a motivace své závěrečné práce, popsal koncept autoenkodéru, vytvořený dataset, použitý model autoenkodéru a dosažené cíle práce. Na otázky komise student reagoval samostatně a na obhajobu byl připraven.Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaPersistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/205767Source
SARANČUK, N. Implementace autoenkodéru pro zpracování obrazových dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.Collections
- 2022 [397]