but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Oponent hodnotil práci stupněm 4F, protože se práce jeví jako nedokončená, její výsledky jsou nevyhovující a není odevzdáno funkční řešení. Student nedokázal vyvrátit výtky oponenta. Komise shledala nedostatky práce natolik závažné, že se práci rozhodla hodnotit jako nevyhovující. Otázky u obhajoby: Prováděl jste nějaký experiment, kdy byste zjistil výstup na jiných datech než na validační sadě? Zkoušel jste jiný typ augmentace dat nežli jen rotaci?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Herout, Adam	cs
dc.contributor.author	Soroka, Matej	cs
dc.contributor.referee	Zlámal, Adam	cs
dc.date.accessioned	2021-08-30T20:52:50Z
dc.date.available	2021-08-30T20:52:50Z
dc.date.created		cs
dc.description.abstract	Cieľom tejto práce je experimentovať a vyhodnotiť algoritmy s rôznymi prístupmi počítačového videnia s cieľom automatickej detekcie krabíc-kvádrov v obraze. Za týmto cieľom boli v riešení použité prístupy založené na neurónových sieťach. V práci boli prevedené experimenty s klasifikáciou pomocou vlastnej dátovej sady, klasifikáciou s využitím vlastnej konvolučnej neurónovej siete, detekciou pomocou pouvného okna, detektora YOLO a v konečnej iterácií využitie siete U-net pre detekciu krabíc v obraze.	cs
dc.description.abstract	The aim of this work is to experiment and evaluate algorithms with different approaches to computer vision in order to automatically detect boxes-blocks in the image. To this end, neural network-based approaches were used in the solution. Experiments were performed with classification using our own data set, classification using our own convolutional neural network, detection using a window, YOLO detector and in the final iteration the use of U-net network for detection of boxes in the image.	en
dc.description.mark	D	cs
dc.identifier.citation	SOROKA, M. Detekce kvádrů-krabic v obraze [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. .	cs
dc.identifier.other	137615	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/201092
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Tensorflow	cs
dc.subject	Detekcia	cs
dc.subject	Segmentácia	cs
dc.subject	Keras	cs
dc.subject	YOLO	cs
dc.subject	U-Net	cs
dc.subject	Tensorflow	en
dc.subject	Detection	en
dc.subject	Segmentation	en
dc.subject	Keras	en
dc.subject	YOLO	en
dc.subject	U-Net	en
dc.title	Detekce kvádrů-krabic v obraze	cs
dc.title.alternative	Detection of Boxes in Image	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.modified	2021-08-27-17:16:45	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	137615	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.22 23:00:24	en
sync.item.modts	2021.11.22 22:14:03	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Detekce kvádrů-krabic v obraze

Files

Original bundle

Collections