Trénovatelná segmentace obrazu s použitím hlubokých neuronových sítí
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Diplomová práca sa zaoberá segmentáciou obrazu pomocou hlbokých neuronových sietí. V práci je popísaný princíp digitálneho spracovania obrazu a segmentácia obrazu. Je tu vysvetlený princíp umelých neurónových sietí, model umelého neurónu, spôsob ako sa neurónové siete trénujú a aktivujú. V praktickej časti je vytvorený algoritmus na generovanie podobrazov zo snímkov z magnetickej rezonancie. Vygenerované podobrazy sa používajú na trénovanie, testovanie a validáciu modelu neurónovej siete. V práci je vytvorený model umelej neurónovej siete, ktorí bol použitý pri trénovateľnej segmentácii obrazu. Model neurónovej siete je vytvorený pomocou knižnice Deeplearning4j a je optimalizovaný na paralelné trénovanie pomocou knižnice Spark.
Diploma thesis is aimed to trainable image segmentation using deep neural networks. In the paper is explained the principle of digital image processing and image segmentation. In the paper is also explained the principle of artificial neural network, model of artificial neuron, training and activation of artificial neural network. In practical part of the paper is created an algorithm of sliding window to generate sub-images from image from magnetic rezonance. Generated sub-images are used to train, test and validate of the model of neural network. In practical part of the paper si created the model of the artificial neural network, which is used to trainable image segmentation. Model of the neural network is created using the Deeplearning4j library and it is optimized to parallel training using Spark library.
Diploma thesis is aimed to trainable image segmentation using deep neural networks. In the paper is explained the principle of digital image processing and image segmentation. In the paper is also explained the principle of artificial neural network, model of artificial neuron, training and activation of artificial neural network. In practical part of the paper is created an algorithm of sliding window to generate sub-images from image from magnetic rezonance. Generated sub-images are used to train, test and validate of the model of neural network. In practical part of the paper si created the model of the artificial neural network, which is used to trainable image segmentation. Model of the neural network is created using the Deeplearning4j library and it is optimized to parallel training using Spark library.
Description
Citation
MAJTÁN, M. Trénovatelná segmentace obrazu s použitím hlubokých neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2016.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
doc. Ing. Rastislav Róka, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Petr Mlýnek, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Pavel Pirohovič (člen)
Ing. Václav Uher, Ph.D. (člen)
Ing. Vlastimil Člupek, Ph.D. (člen)
Ing. Radim Číž, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2016-06-09
Defence
Stručně objasněte pojem: ReLu vrstva.
Jaký je vliv akcelerace s využitím GPU na dobu výpočtu a jaké GPU karty jsou v dnešní době špičkou pro tyto účely?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení