prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje objekata primjenom modela YOLO
No public access
undergraduate thesis
Prepoznavanje objekata primjenom modela YOLO
2022. urn:nbn:hr:168:531741
Ljubas, Hrvoje
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Cite this document

Ljubas, H. (2022). Prepoznavanje objekata primjenom modela YOLO (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:531741

Ljubas, Hrvoje. "Prepoznavanje objekata primjenom modela YOLO." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:531741

Ljubas, Hrvoje. "Prepoznavanje objekata primjenom modela YOLO." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:531741

Ljubas, H. (2022). 'Prepoznavanje objekata primjenom modela YOLO', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 12 July 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:531741

Ljubas H. Prepoznavanje objekata primjenom modela YOLO [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2022 [cited 2024 July 12] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:531741

H. Ljubas, "Prepoznavanje objekata primjenom modela YOLO", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2022. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:531741

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitlePrepoznavanje objekata primjenom modela YOLO
Title (english)Object Detection Using the YOLO model
AuthorHrvoje Ljubas
MentorGoran Delač (mentor)
Committee memberGoran Delač (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMarin Vlaić (član povjerenstva)
Committee memberIvan Mikulić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2022-07-15, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Strojno učenje grana je umjetne inteligencije te jedno od najbrže razvijajućih područja današnjice. Ima brojne primjene, jedna od kojih je prepoznavanje objekata na slikama. Algoritmi korišteni za prepoznavanje objekata na slikama dijele sa jednostupanjske i dvostupanjske. Jedna od najzastupljenijih i najpopularnijih jednostupanjskih metoda je YOLO. Primjenom neuronske mreže od 106 slojeva istrenirane na MS COCO datasetu ostvaruje se učinkovit model koji u kratkom vremenskom intervalu na slici prepoznaje objekte od više od 80 klasa. Programska implementacija modela ostvarena je u jeziku Python, koristeći biblioteku OpenCV. Demonstriran je primjer treniranja mreže za detekiranje merkata na vlastitom skupu podataka koristeći Google Colab. Skup podataka sastoji se od 200 slika što se ispostavilo kao nedovoljno da bi mreža bila dobro istrenirana.
Abstract (english)
.
Keywords
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:531741
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-15 10:42:54