• čeština
    • English
    • русский
    • Deutsch
    • français
    • polski
    • українська
  • English 
    • čeština
    • English
    • русский
    • Deutsch
    • français
    • polski
    • українська
  • Login
View Item 
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • bakalářské práce
  • Fakulta strojního inženýrství
  • 2019
  • View Item
  •   Repository Home
  • Závěrečné práce
  • bakalářské práce
  • Fakulta strojního inženýrství
  • 2019
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Klasifikace dat v obraze pomocí nástrojů pro strojové učení v jazyce Python

Thumbnail
View/Open
appendix-1.zip (18.71Kb)
final-thesis.pdf (5.326Mb)
review_117196.html (8.210Kb)
Author
Voronin, Artyom
Advisor
Bastl, Michal
Referee
Appel, Martin
Grade
A
Altmetrics
Metadata
Show full item record
Abstract
Tato práce se zabývá problematikou klasifikace dat v obrazu pomocí nástrojů pro strojové učení v jazyce Python. Cílem je ověření možností přetrénovaní existujících modelů na vlastní data a zhodnocení efektivity a náročností celého procesu. Následovně zpracovaní dosazených výsledků formou demonstrační úlohy, podobou snímáni obrazu web kamerou a klasifikace objektu v zorném poli.
 
This thesis introduces the issue of data classification in the image using tools for machine learning in Python. The aim is to verify the possibilities of overtraining existing models on their own data and evaluating the efficiency and complexity of the entire process. Subsequently, the processing of the achieved results in the form of a demonstration task, image capturing by a web camera and classification of the object in the field of view.
 
Keywords
Python, Strojově učení, Hloubkově učení, Konvoluční neuronové sítě, Faster-R-CNN, SSD-Mobilenet, YOLO, Tensorflow, Počítačová vize, OpenCV, Mechatronika, Python, Machine Learning, Deep Learning, Convolution Neural Networks, Faster-R-CNN, SSD-Mobilenet, YOLO, Tensorflow, Computer vision, OpenCV, Mechatronics
Language
čeština (Czech)
Study brunch
Mechatronika
Composition of Committee
doc. Dr. Ing. Kazimierz Peszyński (předseda) doc. Ing. Stanislav Věchet, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Vladislav Singule, CSc. (člen) doc. Ing. Pavel Vorel, Ph.D. (člen) doc. Ing. Tomáš Profant, Ph.D. (člen) doc. Ing. Radek Vlach, Ph.D. (člen) Ing. Zdeněk Majer, Ph.D. (člen) Ing. Oldřich Ševeček, Ph.D. (člen) doc. Ing. Zdeněk Hadaš, Ph.D. (člen)
Date of defence
2019-06-20
Process of defence
Student ve vymezeném čase prezentoval svoji bakalářskou práci, dále byly přečteny posudky a zodpovězeny dotazy oponenta. Poté byly členy komise položeny následující otázky související s bakalářskou prací: Minimální ztráty pro určitý počet kroků bylo dosáhnuto pro nějaký konkrétní objekt? Jakým způsobem vzniká přetrénování neuronové sítě? Lze se zbavit přetrénování změnou velikosti datasetu? Jaká je struktura použité neuronové sítě? Jaký je rozdíl mezi konvoluční a klasickou neuronovou sítí? Má na trénování vliv rozlišení obrázků? Jaký je formát obrázků použitých pro trénování? Po zodpovězení všech dotazů byla obhajoba celkově hodnocena jako výborná.
Result of the defence
práce byla úspěšně obhájena
Persistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/179338
Source
VORONIN, A. Klasifikace dat v obraze pomocí nástrojů pro strojové učení v jazyce Python [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2019.
Collections
  • 2019 [548]
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