Pages
-
-
Klasifikacija tipova osvjetljenja u fotografijama u boji
-
Leonardo Čuljak Postojanost boje je jedan od prvih koraka u mnogim aplikacijama računalnog vida. Postoje različite metode za procjenu osvijetljena na slici, te su danas najuspješnije metode bazirane na učenju. Ovaj rad uspoređuje dva pristupa metode bazirane na učenju. Prezentirana je usporedba rezultata metode koja prije procjene osvijetljena klasificira slike, te procjenjuje osvjetljenje na temelju klase, dok druga metoda izravno procjenjuje vektor osvjetljenja.
-
-
Klasifikacija tipova vozila korištenjem dubokih neuronskih mreža
-
Dominik Bakarić U današnje vrijeme, napretkom u području prepoznavanja objekata i računalnom vidu, jasno se vidi mogućnost primjene tih tehnologija u prometu i transportu. Te tehnologije mogu se primjenjivati na razne aspekte prometa kao što su regulacija prometa, sigurnost u prometu te razvoj autonomnih vozila. U sklopu ovog rada treba ostvariti model koji je će na slici prepoznavati vozila te ih klasificirati u kategorije kao što su automobil, motocikl, autobus, kamion ili kombi. Za realizaciju tog...
-
-
Klasifikacija tumora dojke pomoću dubokih konvolucijskih neuralnih mreža
-
Davor Vukadin U ovome radu su opisane osnovne značajke dubokih konvolucijskih neuralnih mreže. Potom su opisane dvije popularne arhitekture konvolucijskih neuralnih mreža – AlexNet i GoogleNet te su predstavljene neke od njihovih značajki. Nakon toga je opisan postupak predprocesiranja slika u svrhu povećanja malog ulaznog skupa podataka. U radu je prikazana programska izvedba vlastite konvolucijske mreže DavorNet, kao i dvije prije spomenute mreže. Ove mreže su učene na bazi mamogramskih slika...
-
-
Klasifikacija tumora mozga pomoću metoda dubokog učenja
-
Elena Vukelić U ovom radu objašnjen je pojam dubokog učenja i osnovne značajke bioloških i umjetnih neuronskih mreža. Objašnjene su dvije vrste neuronskih mreža, duboke i konvolucijske te je dan primjer jedne konvolucijske neuronske mreže. Nadalje je iskazan postupak učenja mreža te je ukazano na neke probleme koji se mogu pojaviti prilikom učenja. U okviru tog poglavlja također je prikazan i Backpropagation algoritam. Nakon toga objašnjen je stroj s potpornim vektorima i njegova namjena. Na...
-
-
Klasifikacija tvrdnji i stavova na internetskim raspravama pomoću strojnog učenja
-
Toni Kukurin Forumi i razne ostale web-stranice s mogućnošću korisničke interakcije često pružaju vrijedne informacije o širokom spektru zanimljivih tema te nam je iz tog razloga zanimljiva automatska analiza takvih izvora podataka. Polazeći iz te ideje, u ovom radu implementiramo sustav strojnog učenja za klasifikaciju stava i podjelu argumenata prema tipu za kratke online tekstove pisane engleskim jezikom. Koristimo pristup nadziranog učenja nad ručno označenim podacima, parafrazama...
-
-
Klasifikacija uporabom umjetnih neuronskih mreža
-
Darijo Brčina Raspoznavanje uzoraka te klasifikacija istih je jedan od bitnijih problema računarske znanosti. Najveći izazov je konstruirati kvalitetan klasifikator koji je sposoban generalizirati. U ovom radu prikazan je teorijski pogled na algoritam umjetne neuronske mreže kroz povijest pa do danas i njegovo učenje backpropagation algoritmom. Također, uz rad je i implementirano jedno takvo učenje kroz grafičko korisničko sučelje kroz koje korisnik interaktivno unosi točke iz 2D koordinatnog...
-
-
Klasifikacija uzoraka HEp-2 stanica
-
Sebastijan Dumančić Ovaj rad predstavlja novi pogled na računalno podržanu dijagnostiku u medicini. Detekcija
autoimunih bolesti uzeta je kao studij slučaja, a zadatak je prepoznati različite uzorke
stanice koji su vezani za specifične autoimune bolesti. Naglasak je stavljen na interpretaciju
modela, umjesto preciznosti. Rješenje se sastoji od 3 koraka - segmentacije stanica, detekciju
razine fluorescentnog intenziteta te indukcije pravila koja opisuju uzorke. Interpretabilnost
modela postignuta je...
-
-
Klasifikacija vidnih evociranih potencijala stabilnog stanja u sustavu sučelja mozga i računala
-
Lucija Planinić Sučelje mozga i računala je izravna komunikacijska veza između mozga i vanjskog uređaja. Nju ostvarujemo prikupljanjem i obradom signala dobivenih snimanjem električne aktivnosti mozga elektroencefalografom. U ovom radu klasificirani su vizualni evocirani potencijali stabilnog stanja koji se u mozgu pojavljuju pri svjetlosnom podražaju koji treperi određenom frekvencijom. Klasifikacija je česti problem u strojnom učenju te postoje mnoge metode koje se u tu svrhu koriste. Uspoređene...
-
-
Klasifikacija vrsti ptica iz slika temeljena na dubokom učenju
-
Marela Arambašić U ovom radu je opisan problem klasifikacije vrsta ptica. Pri izradu modela korištene su dvije metode strojnog učenja: jednostavni višeslojni perceptron i konvolucijske mreže. Za učenje, validaciju i testiranje korišteno je 15 kategorija iz javno dostupnog skupa podataka CUB 200_2011. Testiranjem modela jednostavnog perceptrona dobivena je točnost od 21,84% i koeficijent pouzdanosti od 19,80%, dok je testiranjem modela konvolucijskih mreža dobivena točnost od 66,67% i koeficijent...
-
-
Klasifikacija zloćudnih programa primjenom dubokog učenja
-
Ivona Brajdić Zloćudni programi problem su svakog korisnika Interneta, a sve su brojniji i mogu izazvati veliku štetu. Godišnje se otkriju stotine milijuna novih varijanti zloćudnih programa, a praćenje istih postaje sve kompliciranije. Međutim, nove varijante zloćudnih programa najvećim dijelom nastaju kao manje modifikacije već poznatih programa. Napadači tako pokušavaju izbjeći njihovu detekciju uz jednaku funkcionalnost. Zbog toga se pojavila potreba svrstavanja zloćudnih programa u...
-
-
Klasifikacija zvuka pomoću valićne transformacije i metoda dubokog učenja
-
Ana Brbor Klasifikacija zvuka postaje sve popularniji zadatak s različitim primjenama u današnjem svijetu. U ovom radu smo se bavili klasifikacijom zvuka pomoću modela rezidualne neuronske mreže gdje su ulazni podaci bili spektrogrami dobiveni iz tri transformacije od interesa: Fourierove transformacije na vremenskom otvoru, mel-frekvencijskih kepstralnih koeficijenata i diskretne valićne transformacije. U prvom dijelu rada postavili smo teorijske osnove obrade zvuka pomoću ovih transformacija...
-
-
Klasifikacija čvorova u grafu metodama dubokog učenja
-
Antonio Filipović Tema rada je primjena metoda dubokog učenja na klasifikaciju čvorova u grafu. Iz obrade signala matrice susjedstva proizašle su metode dubokog učenja koje imaju veliku primjenu u teoriji grafova i predstavljaju potencijalno veliki skok u uspješnosti rješavanja problema klasifikacije čvorova. Metode dubokog učenja specifično se treniraju samo za određeni zadatak, a prije njih postojale su metode koje koriste jedino strukturu grafa za sva daljna predviđanja. Cilj rada je...
Pages
