Pages
-
-
Detekcija i lokalizacija sfernih markera u 3D volumetrijskim snimkama
-
Ante Šućur U ovom radu je obrađena
primjena računalnog vida u medicinske svrhe.
Primjena je demonstrirana na volumenu kojim je prikazana čovjekova glava, a zadatak je bio
pronaći postavljeni sferni objekt. Opisana je Houghova transformacija i njena primjena u rješavanju ovog problema. U radu se postepeno, obrađivanjem jednostavnijih primjera upotrebe Houghove transformacije dolazi do njene primjene za lokalizaciju sfernog objekta u volumetrijskom prostoru.
-
-
Detekcija i lokalizacija sfernih markera u video snimkama
-
Josip Tomurad Ovaj rad bavi se proučavanjem metoda za detekciju i lokalizaciju krugova na slikama. Predložene su metode koje omogućuju preciznu detekciju i lokalizaciju u sklopu projekta RONNA koji se bavi razvojem robota za asistenciju u operacijama mozga.
-
-
Detekcija i otklanjanje napada na duboke neuronske mreže
-
Danijel Barišić Popisani su učestali napadi umetanjem stražnjih vrata u duboke modele. Popisane su aktualne metode detekcije i otklanjanja stražnjih vrata. Detaljnije je prikazana izvedba BTI-DBF metode obrane koja pripada kategoriji metoda obrane uklanjanjem stražnjih vrata. Pokazane su varijante BTI-DBF metode s odučavanjem stražnjih vrata i pročišćavanjem primjeraka. Pokazana je modifikacija BTI-DBF metode tako da se generiranje vrši izravno u prostoru značajki.
-
-
Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću Faster-RCNN arhitekture
-
Karlo Koledić U ovom radu je opisan problem detekcije i klasifikacije zuba na rendgenskim slikama. Navedene su metode, modeli i arhitekture korištene pri rješavanju problema s posebnim osvrtom na Faster R-CNN arhitekturu.
Na početku su objašnjene metode dubokog učenja u računalnom vidu poput gradijentnog spusta, propagacije pogreške unatrag te konvolucijskih neuronskih mreža. Zatim su opisane metode i modeli koji se koriste za rješavanje problema detekcije objekata s naglaskom na Faster R-CNN....
-
-
Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću YOLO arhitekture
-
Ivan Ilić Ovaj rad predstavlja primjenu metoda dubokog učenja na zadatak detekcije i označavanja zuba u panoramskim rendgenskim snimkama. Stomatolozi u svakodnevnom radu obavljaju zadatak procjene zubnog statusa, koji uključuje određivanje svih zuba gornje i donje čeljusti. Korištenjem dubokih konvolucijskih neuronskih mreža, u kombinaciji s nadziranim učenjem, moguće je osposobiti računalo da navedeni zadatak rješava autonomno. Primjenom YOLO arhitekture zadatak lokalizacije pojedinog zuba...
-
-
Detekcija i očitanje registarskih oznaka vozila pomoću dubokog učenja
-
Fran Hančić Ispitati metode za detekciju objekata u slikama te metode za očitavanje brojki i slova. Ispitati mogućnost detekcija pravokutnih objekata u prisustvu perspektivne transformacije te mogućnosti ispravljanja geometrijske transformacije. Prikupiti odgovarajuću bazu nizova sličica s poznatim lokacijama registarskih tablica, kao i s poznatom registarskom oznakom. Implementirati metodu za detekciju i očitavanje registarske oznake. Ispitati točnost na prikupljenoj bazi slika te ispitati...
-
-
Detekcija i očitanje registarskih oznaka vozila u otežanim uvjetima
-
Fran Hančić Ovaj rad bavi se izmjenom Faster R-CNN modela kako bi bolje odgovarao problemu detekcije registarskih oznaka u otežanim uvjetima. U radu su detaljno objašnjeni hiperparametri i njihov utjecaj te je kroz iteracije razvoja modela razvijen vrlo dobar model koji rješava zadan problem. Također je opsežno objašnjena metodologija u radu i koncepti kojima su se racionalizirale odluke donesene prilikom razvoja. Rad se također dotiče optičkog očitanja registarskih oznaka, gdje opisuje korake...
-
-
Detekcija i očitanje registarskih pločica vozila
-
Mislav Ivančić U ovom radu opisuju se metode detekcije i očitanja registracijskih pločica vozila sa slika vozila u raznim osvjetljenjima i pod raznim udaljenostima. Za detekciju koristio se prethodno istreniran model neuronske mreže. Detaljno su opisane konvolucijske neuronske mreže i njihova struktura. Korištena biblioteka za treniranje modela je TensorFlow, te su opisane njene glavne komponente i njihov princip rada. Nakon uspješne detekcije, nad detektiranim pločicama izvršava se očitanje...
-
-
Detekcija i očitavanje registarskih oznaka vozila pomoću dubokog učenja
-
Matija Sukno Većina postojećih algoritama za detekciju i prepoznavanje registarskih tablica nisu robusni u praksi i evaluirani su na malim skupovima podataka. U ovom radu predstavio sam CCPD podatknovni skup. Trenutno najveći i najkvalitetniji skup slika registarskih oznaka vozila. Sve slike su detaljno označene i mogu se koristiti kao skup za treniranje u algoritmima strojnog učenja. Također sam opisao slojeve duboke konvolucijske neuronske mreže i implementirao duboki konvolucijski model RPnet...
-
-
Detekcija i praćenje 3D objekata u slici kamere na vozilu primjenom dubokih neuronskih mreža
-
Matija Kušec Detekcija i praćenje objekata u vremenu jedni su od najvažnijih zadataka autonomnih vozila. U radu je dan pregled korištenja duboke neuronske mreže u svrhu detekcije objekata u 3D slici kamere. Konkretna korištena mreža je CenterNet. Mreža se temelji na tome da su objekti predstavljeni središnjim točkama, a ostala se svojstva, poput 3D dimenzija i orijentacije, dobivaju regresijom iz značajki slike kod središta. Ta se neuronska mreža koristi kao potpora za probabilističko...
-
-
Detekcija i praćenje igrača u nogometnim scenama
-
Tomislav Kiš Ovaj rad daje usporedbu efikasnosti Faster R-CNN modela i klasičnih metoda računalnog vida za problem detektiranja igrača u scenama. Ispitani modeli Faster R-CNN-a učeni su na dva različita skupova s označenim pješacima. Prikazani su rezultati, navedeni problemi i nedostaci te mogućnosti dorade. Klasičan pristup zasniva se na oduzimanju pozadine te dodatnom procesiranju detektiranih regija. Korištene su paralelne i optimirane funkcije iz biblioteke otvorenog koda OpenCV. Ispitani...
-
-
Detekcija i praćenje igrača u snimkama nogometnih utakmica
-
Andi Škrgat Analiza nogometnih utakmica zasnovana na matematičkim alatima postaje sve popularnija. Ovaj rad pokušava odgovoriti na pitanje mogu li se moderne tehnike detekcije i praćenja objekata primijeniti za izvlačenje informacija korisnih analitičarima, trenerima i skautima iz snimaka nogometnih utakmica. Eksperimenti pokazuju kako detekcija igrača radi odlično dok je detekcija lopte nešto lošija, ali je i sam izazov puno teži. Jedan od glavnih razloga možemo pronaći u poprilično...
Pages
