Použití self-supervised learning pro rozpoznání sportovních pozic v obraze
Self-Supervised Learning for Recognition of Sports Poses in Image

Author
Advisor
Herout, AdamReferee
Beran, VítězslavGrade
AAltmetrics
Metadata
Show full item recordAbstract
Cílem této práce je rozpoznání sportovních pozic v obrazových datech za pomocí přístupu self-supervised learning pro docílení vyšší úspěšnosti klasifikace s použitím malého množství anotovaných vzorků. Učení za pomocí self-supervision je docíleno snímky stejné scény z různých úhlů ve stejných a různých časech. Konvoluční neuronová síť naučená s pomocí funkce triplet loss zakóduje sportovní pozice do latentních vektorů a plně propojená neuronová síť tyto vektory klasifikuje. Model natrénovaný pomocí self-supervised learning dosahuje o 30-40 % vyšší úspěšnosti než supervised model, když je trénovaný pouze na desítkách či jednotkách označených snímků z každé třídy. Hlavními přínosy této práce jsou nástroje pro přípravu datové sady pro tento specifický typ učení, dvě datové sady s více anotacemi a implementované modely využívající self-supervised learning. Výsledky ukazují, že učení za pomocí self-supervision je vhodný přístup pro řešení klasifikace za použití velmi malého množství označených snímků. The goal of this thesis is to recognize sports poses in image data with a self-supervised learning approach to achieve high classification accuracy even with a low number of annotated samples. Self-supervision is obtained by using images of the same scene from multiple viewpoints at identical and different times. A convolutional neural network trained with triplet loss learns embedding vectors of sports poses and a dense neural network classifies them. The proposed self-supervised model achieves classification accuracy higher by 30-40 % than a supervised model when there are only tens or ones of annotated training samples from each class. The main contributions of this thesis are a set of semi-automatic tools to prepare a dataset for the specific training process, two datasets with sets of labels for classification, and implemented models for specific self-supervised learning. The results show that self-supervised learning is a meaningful approach for solving classification problems with very few labeled samples.
Keywords
strojové učení, počítačové vidění, rozpoznání, konvoluční neuronová síť, obraz, self-supervised learning, time-contrastive learning, sportovní pozice, machine learning, computer vision, recognition, convolutional neural network, image, self-supervised learning, time-contrastive learning, sports poseLanguage
angličtina (English)Study brunch
Strojové učeníComposition of Committee
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda) prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (místopředseda) prof. Dr. Ing. Jan Černocký (člen) Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (člen)Date of defence
2022-08-26Process of defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Explain better the findings that the visualization of latent vectors has brought. What else specifically needs to be done with your result to make it usable in a real user application? How many runs did you perform?Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaPersistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/208383http://hdl.handle.net/11012/208367
Source
KONEČNÝ, D. Použití self-supervised learning pro rozpoznání sportovních pozic v obraze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.Collections
- 2022 [127]
Citace PRO
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Strojové učení - aplikace pro demonstraci základních přístupů
Kefurt, PavelTato práce se zabývá především základními algoritmy strojového učení. V první části práce jsou vybrané algoritmy popsány. Zbývající část se následně věnuje implementaci těchto algoritmů a vytvoření demonstračních úloh pro ... -
Nové technologie ve vzdělávání
Jorda, JakubCílem této práce je prozkoumat, shrnout a uspořádat nejvýznamnějším vzdělávací technologie. Porovnat a rozdělit tyto technologie do konkrétních skupin, jako například výukový software, internetové stránky s výukovými ... -
Emotion Recognition from Brain Electroencephalogram (EEG) Signals
Fritz, KarelTato studie se zaměřuje na klasifikaci emocí z elektroencefalogramu (EEG). Kombinuje znalosti o fyziologii mozku (a emocí), s frekvenční analýzou, analýzou složitosti, zpracov- áním signálů a hlubokým strojovým učením (CNN, ...