Završni radovi | FER Repository

: Duboke neuronske mreže za analizu slika očne pozadine; Jure Žuljević
U radu su predstavljene umjetne neuronske mreže i njihovo proširenje duboke neuronske mreže. Opisan je način rada, izgled arhitekture koja je korištena te su predstavljeni eksperimentalni rezultati. Cilj ovog rada bilo je segmentiranje krvnih žila iz slika očne pozadine. Za rad s mrežom korišten je radni okvir Caffe, dane su upute za njegovu instalaciju, objašnjeno korištenje te opisani njegovi slojevi i parametri. Na kraju su predočeni dobiveni rezultati s opisima i slikama

: Duboke neuronske mreže za ispravljanje boja u slici; Marina Klanjčić
Današnji digitalni fotoaparati imitiraju ljudsku sposobnost ispravljanja boja u slici pomoću implementiranih algoritama za računalnu postojanost boja u svom sustavu za obradu slike. Postoje razne metode kojima se to pokušava ostvariti, a u ovom radu je predložena metoda učenja pod nadzorom koja korištenjem dubokih konvolucijskih neuronskih mreža nad dva skupa ulaznih slika (Cube i Cube+) i njihovog kanonskog osvjetljenja (engl. ground truth) ispravlja boje u slici....

: Duboke neuronske mreže za poboljšanje slika u boji; Jakov Ivančan
Računalna postojanost boje je sposobnost uklanjanja efekta boje izvora na svjetlosti sa slika kako bi slika izgledala kao da je slikana pod kanonskim, bijelim svjetlom. U zadnje vrijeme, konvolucijske neuronske mreže ostvaruju state-of-the-art rezultate u zadacima obrade slike, uključujući i problem računalne postojanosti boje. U sklopu ovog rada prestavljena je potpuno konvolucijska neuronska mreža za rješavanje problema postojanosti boje na računalu. Također, opisani su skupovi za...

: Duboke neuronske mreže za raspoznavanje emocija; Krešimir Vukić
Duboke neuronske mreže pokazale su odlične performanse u mnogim problemima raspoznavanja uzoraka. Primjenu pronalaze i u sustavima za raspoznavanje emocija koji imaju primjenu u mnogim područjima ljudske djelatnosti. U okviru završnog rada proučavaju se postojeće metode za raspoznavanje emocija te primjenjivost dubokog učenja na razvoj postupka za prepoznavanje emocija. Za odabranu arhitekturu duboke neuronske mreže provodi se učenje korištenjem slika iz javno dostupnih baza slika...

: Duboki generativni modeli temeljeni na prostornom rasporedu dijelova slike; Matija Folnović
Iako moderni duboki modeli raspoznaju slike bolje od ljudi, problem klasifikacije slika još ne možemo smatrati riješenim. Poznato je da su duboki modeli skloni precijeniti pouzdanost predikcije, što može dovesti do vrlo neugodnih pogrešaka. Taj problem može se umanjiti primjenom reprezentacija koje sadrže prostorni raspored dijelova slike. Konkretno, prenaučenost se može umanjiti korištenjem regularizatora koji prisiljava model da nauči rekonstruirati ulaznu sliku. Ova ideja je...

: Duboki generativni modeli u vrednovanju financijske imovine; Karlo Šutalo
U radu se istražuju duboki generativni modeli i njihova primjena u vrednovanju financijske imovine. Korištenjem različitih metoda, kao što su autoregresivni modeli, modeli autoregresivne uvjetne heteroskedastičnosti (ARCH) i neuronske mreže, analiziraju se financijski vremenski nizovi kako bi se predvidjele buduće vrijednosti imovine. Poseban naglasak stavljen je na generiranje sintetičkih podataka i modeliranje povrata korištenjem neuronskih mreža. Evaluacija performansi modela...

: Duboki konvolucijski modeli za automatizirano praćenje i nadzor životinja; Luka Ahac
Tema rada su problemi detekcije i segmentacije objekata na fotografijama. Objašnjeni su koncepti neuronskih mreža te konvolucijskih neuronskih mreža. Nakon toga su opisani neki od popularnijih postojećih modela za detekciju objekata na fotografijama i dana je njihova usporedba u brzini i preciznošću. Zatim je model Mask R-CNN treniran na vlastito izrađenom skupu podataka u kojemu se nalaze slike lavova. Nakon toga model je primijenjen da samostalno detektira lavove na fotografijama...

: Duboki konvolucijski modeli za automatizirano praćenje i nadzor životinja; David Podrebarac
U okviru ovog rada proučene su duboke neuronske mreže za automatizirano praćenje životinja, točnije praćenje peradi na farmi. Testirana su dva modela kamere za dohvaćanje slika, od kojih se jedan temelji na točkastom modelu a drugi na modelu širokokutne kamere. Model Mask R-CNN korišten je za segmentaciju instanci objekata. Optimizirani su hiperparametri modela, testirani različiti izlučivači značajki i konačno dana srednja preciznost kao mjera evaluacije modela.

: Duboki konvolucijski modeli za lokalizaciju objekata; Damjan Miko
Ovaj rad bavi se metodama detekcije objekata konvolucijskim modelima. Detaljnije su proučeni i uspoređeni modeli SSD i YOLO te njihove novije verzije. Oni se baziraju na jednom unaprijednom prolazu kroz mrežu što ih čini brzim, a također daju i dobre rezultate. Napravljen je eksperiment koji koristi novije YOLO modele za lokalizaciju objekata na vlastitom skupu podataka. U tu svrhu koristi se snimka nogometne utakmice gdje su objekti za detekciju igrači oba tima i sudac. Modeli su...

: Duboki konvolucijski modeli za praćenje objekata; Ivan Fabijanić
Ovaj rad se bavi problemom detekcije i praćenja sa dubokim konvoluciiskim modelima. Objašnjeni su koncepti dubokih konvolucijskih modela, metode učenja te metode detekcije i praćenja objekata. Također su opisani modeli detekcije i praćenja objekata koji su razvijeni u okviru ovog rada. Modeli su evaluirani tako da se mjerila kvaliteta praćenja modela za praćenje u odnosu na model za detekciju, mjerila se kvaliteta praćenja u odnosu na duljinu faze učenja i mjerila se brzina...

: Duboki model namijenjen za učenje i prepoznavanje karakteristika lica; Luka Martić
Neizraziti skup je skup za koji se ne može jasno odrediti pripada li neki element skupu ili ne. Duboko učenje porodica je strojnog učenja koje se primarno temelji na umjetnim neuronskim mrežama. U okviru ovog diplomskog rada izgrađen je i predstavljen duboki model namijenjen za kategorizaciju karakteristika lica koje se modeliraju kao neizrazite veličine na skupu za učenje CelebA. Rezultati modela zaostaju za state-of-the-art rješenjima, ali predstavljaju podlogu za daljnje...

: Duboki modeli za detekciju ključnih točaka osoba; Pavo Matanović
Detekcija ključnih točaka osoba važno je područje računalnog vida sa zanimljivim primjenama. Opisanim postupkom moguće je modelirati gotovo sve stupnjeve slobode čovjeka. Prvi dio rada opisuje model Cascaded Pyramid Network koji je dvofazni model, u prvoj fazi se radi detekcija osoba na slikama dok se u drugoj na osnovi detekcije osobe označuju ključne točke. Drugi dio rada opisuje preinaku modela SwiftNet tako da detektira ključne točke. Ideja je bila napraviti model koji ima...

Pages