but.committee	doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (místopředseda) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Vojtěch Mrázek, Ph.D. (člen)	cs
but.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 D. Otázky u obhajoby: V navrženém schématu trénování se po určitém počtu epoch mění velikost dávky a learning rate. Ale z experimentů je vidět, že např. 3 část (zelená v Obr. 4.10) výrazně zhoršuje vlastnosti. Čím to je? Jak byste to řešil? Je vůbec nutné takto rozdělovat trénování na několik částí? Existují jiné prostředky dosáhnout podobného efektu?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Špaňhel, Jakub	cs
dc.contributor.author	Morbitzer, Dušan	cs
dc.contributor.referee	Juránek, Roman	cs
dc.date.accessioned	2022-06-21T07:56:47Z
dc.date.available	2022-06-21T07:56:47Z
dc.date.created	2022	cs
dc.description.abstract	Cílem této práce je vytvoření modelu neuronové sítě pro holistické rozpoznávání registračních značek se zaměřením na přesnost a zkrácení doby trénovacího procesu. Model byl implementován, jako spojení konvoluční neuronové sítě pro extrakci hlubokých rysů obrázku značky a Bidirectional LSTM s CTC. Natrénovaný model byl porovnán s jinou implementací, využívající holistického přístupu, která byla natrénována na stejném datasetu. Vlastní návrh sítě dosáhl lepších výsledků při rozpoznávání na datové sadě, odlišné od trénovací, s chybovostí 8,3 %.	cs
dc.description.abstract	The goal of this work is to create a model of neural network for holistic recognition of license plates, focused on accuracy and shortening of the learning process. The model was implemented as a union of convolutional neural network for extraction of deep features of a plate and Bidirectional LSTM with CTC. The trained model was compared to another implementation using a holistic approach, that was trained on the same dataset. My design of the network achieved better results in recognition on a dataset, which is different from the training one, with an error rate of 8.3 %.	en
dc.description.mark	D	cs
dc.identifier.citation	MORBITZER, D. Holistické rozpoznání registrační značky pomocí konvolučních neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.	cs
dc.identifier.other	145236	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/207363
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	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	Bidirectional LSTM	cs
dc.subject	CTC	cs
dc.subject	Python	cs
dc.subject	Keras	cs
dc.subject	TensorFlow	cs
dc.subject	zpracování obrazu	cs
dc.subject	rozpoznání registrační značky	cs
dc.subject	deep learning	cs
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.subject	Bidirectional LSTM	en
dc.subject	CTC loss	en
dc.subject	Python	en
dc.subject	Keras	en
dc.subject	TensorFlow	en
dc.subject	image processing	en
dc.subject	license plate recognition	en
dc.subject	deep learning	en
dc.title	Holistické rozpoznání registrační značky pomocí konvolučních neuronových sítí	cs
dc.title.alternative	Holistic License Plate Recognition Based on Convolution Neural Networks	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2022-06-14	cs
dcterms.modified	2022-06-20-10:23:07	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	145236	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2022.06.21 09:56:47	en
sync.item.modts	2022.06.21 08:16:36	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

Holistické rozpoznání registrační značky pomocí konvolučních neuronových sítí

Files

Original bundle

Collections