Detekce graffiti tagů 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 práce se zaměřuje na možnost využití současných metod v oblasti počítačového vidění za účelem automatické detekce graffiti tagů v obraze. Tagy jsou nejčastějším projevem graffiti, který slouží jako podpis autora. V rámci práce byly otestovány state-of-art detekční systémy, z nichž se nejvíce osvědčil Single Shot MultiBox Detector. Bylo u něj dosaženo 75,7% AP.
The thesis is focused on the possible utilization of current methods in the area of computer vision with the purpose of automatic detection of graffiti tags in the image. Graffiti tagsare the most common expression of graffiti, which serves as the author’s signature. In the thesis, state-of-the-art detection systems were tested; the most effective one is the Single Shot MultiBox Detector. The result has reached 75.7% AP.
The thesis is focused on the possible utilization of current methods in the area of computer vision with the purpose of automatic detection of graffiti tags in the image. Graffiti tagsare the most common expression of graffiti, which serves as the author’s signature. In the thesis, state-of-the-art detection systems were tested; the most effective one is the Single Shot MultiBox Detector. The result has reached 75.7% AP.
Description
Keywords
Citation
PAVLICA, J. Detekce graffiti tagů v obraze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Vladimír Drábek, CSc. (místopředseda)
doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (člen)
RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2017-06-12
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 B. Otázky u obhajoby: Je podle vás vhodné, že porovnáváte metody podle nejvyšší úspěšnosti na testovací sadě dosažené během celého trénování? Může některým z testovaných metod tento postup nadhodnocovat výsledky? Napadá vás nějaký praktický způsob, jak získat doopravdy velkou datovou sadu? Jaká je AP slepého baseline detektoru - třeba takového, který jen náhodně vybírá oblasti z trénovací sady (nebo nejpravděpodobnější oblasti z trénovací sady).
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení