Implementace autoenkodéru pro zpracování obrazových dat
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
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.
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.
Description
Citation
SARANČUK, N. Implementace autoenkodéru pro zpracování obrazových dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
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 acceptance
2022-06-15
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 defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení