• čeština
    • English
    • русский
  • English 
    • čeština
    • English
    • русский
  • Login
View Item 
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta informačních technologií
  • 2016
  • View Item
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • diplomové práce
  • Fakulta informačních technologií
  • 2016
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Identifikace osob pomocí hlubokých neuronových sítí

Deep Neural Networks for Person Identification

Thumbnail
View/Open
Posudek-Oponent prace-17161_o.pdf (131.4Kb)
Posudek-Vedouci prace-17161_v.pdf (85.69Kb)
final-thesis.pdf (3.318Mb)
review_96242.html (1.446Kb)
Author
Duban, Michal
Advisor
Hradiš, Michal
Referee
Herout, Adam
Grade
B
Altmetrics
Metadata
Show full item record
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací konvolučních neuronových sítí sloužících k re-identifikaci osob. Implementované konvoluční sítě byly testovány na dvou datových sadách CUHK01 a CUHK03, na kterých dosáhly výsledky srovnatelné se state of the art metodami. Navržené sítě byly implementovány ve frameworku Caffe.
 
This master's thesis deals with design and implementation of convolutional neural networks used in person re-identification. Implemented convolutional neural networks were tested on two datasets CUHK01 a CUHK03. Results, comparable with state of the art methods were acheved on these datasets. Designed networks were implemented in Caffe framework.
 
Keywords
Hluboké neuronové sítě, konvoluční neuronové sítě, identifikace osob, hluboké učení, caffe, Deep neural network, convolutional neural network, person identification, deep learning, caffe
Language
čeština (Czech)
Study brunch
Počítačová grafika a multimédia
Composition of Committee
doc. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda) Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (člen) Doc. RNDr. Pavel Matula, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Alexandr Meduna, CSc. (člen)
Date of defence
2016-06-17
Process 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 velmi dobře. Otázky u obhajoby: Čím si vysvětlujete, že zmnožením trénovací sady došlo ke zhoršením výsledků (kap. 5.2)? Co znamená "vyhodnocení na rozšířené datové sadě" v popisku obrázku 5.5? Dataset jasně definuje testovací datovou sadu - pokud jste vyhodnocoval na sadě nějakým způsobem modifikované, není možné provádět (férové) srovnání s ostatními algoritmy (obr 5.8).
Result of the defence
práce byla úspěšně obhájena
Persistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/61945
http://hdl.handle.net/11012/189922
Source
DUBAN, M. Identifikace osob pomocí hlubokých neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.
Collections
  • 2016 [190]
Citace PRO


Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV
 

 

Browse

All of repositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

Portal of libraries | Central library on Facebook
DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback | Theme by @mire NV