Pages
-
-
Raspoznavanje objekata na slikama pomoću dubokog učenja
-
Luka Miličević Duboko učenje koristi višeslojne neuronske mreže za modeliranje složenih obrazaca u podacima, omogućujući visoku preciznost u zadacima poput klasifikacije objekata na fotografijama. Ovaj rad bavi se klasifikacijom pričvrsnih elemenata u kategorije i potkategorije koristeći konvolucijske neuronske mreže, danas prevladavajuću arhitekturu u području računalnog vida. Proces uključuje pripremu velikog skupa podataka za učenje i odabir idealne rezolucije slika, dizajn arhitekture...
-
-
Raspoznavanje objekata uporabom umjetnih neuronskih mreža
-
Lucija Arambašić Umjetne neuronske mreže predstavljaju pokušaj imitiranja građe ljudskog mozga pri rješavanju problema koje ljudi s lakoćom rješavaju. U sklopu završnog rada proučene su duboke neuronske mreže te njihova primjena u području računalnog vida, konkretnije u raspoznavanju objekata na slikama. Proučene se različite arhitekture modela te je formiran jednostavan model duboke mreže. Nad tim modelom provedeni su postupci regularizacije s ciljem poboljšavanja sposobnost generalizacije...
-
-
Raspoznavanje objekata uporabom umjetnih neuronskih mreža
-
Dominik Prester Raspoznavanje objekata na slici problem je domene raspoznavanja uzoraka. Objekti na slici su reprezentirani uzorcima, a neuronske mreže rade na principu analiziranja i učenja uzoraka. Konvolucijske neuronske mreže posebna su vrsta neuronskih mreža za koje se pokazalo da jako dobro rješavaju ovakve probleme.
-
-
Raspoznavanje objekata uporabom umjetnih neuronskih mreža
-
Mihaela Bošnjak Ovaj rad opisuje teoriju iza rada neuronskih mreža i praktičnu uporabu na
konkretnom problemu. Raspoznavanje objekata je problem za koji je izrađena
neuronska mreža i opisan postupak izgradnje. Korišten je skup podataka COIL-20 koji se sastoji od 20 različitih objekata. Na kraju opisani rezultati i izgrađena
mreža.
-
-
Raspoznavanje prometnih znakova korištenjem modela konvolucijskih neuronskih mreža
-
Pino Pavlić Tema ovog završnog rada je klasifikacija prometnih znakova korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža. Detaljno su opisani rad i struktura neuronskih mreža. Testirani su različiti modeli konvolucijskih mreža, svaki put s različitim parametrima. Ulazni podaci su dobiveni iz baze podataka GTSRB. Dan je osvrt na dobivene rezultate rada različitih modela te opis smjera u kojem bi se razvoj sustava nastavio u svrhu još veće točnosti.
-
-
Raspoznavanje prometnih znakova korištenjem modela konvolucijskih neuronskih mreža
-
Helena Ladić Rad se bavi temom prepoznavanja prometnih znakova korištenjem konvolucijskih
neuronskih mreža. Detaljnije su opisane osnove dubokog učenja i neuronskih mreža.
Sadrži opis implementacije jednog modela konvolucijske mreže za klasifikaciju 43 vrste prometnih znakova. Također opisani su i razni čimbenici koji utječu na performanse
mreže kao što su aktivacijske funkcije, regularizacijske metode, širina i dubina mreže
i sl. Predložene su moguće buduće nadogradnje implementacije.
-
-
Raspoznavanje rukom pisanih slova zasnovano na konvolucijskim neuronskim mrežama
-
Ante Spajić Ovaj rad predstavlja konvolucijsku neuronsku mrežu korištenu u svrhu prepoznavanja rukom pisanih slova. Ta mreža koristi se u primjenskom sustavu iOS u kojem se omogućuje da korisnik rukom nacrta slovo i da mu se na ekranu uređaja prikaže rezultat prepoznavanja slova. Korištenje primjenskog sustava omogućeno je i u obliku tipkovnice, čime se omogućuje unos više znakova i njihovo korištenje unutar operacijskog sustava mobilnog uređaja.
-
-
Raspoznavanje rukom pisanih slovčano-numeričkih znakova
-
Mihael Stočko Daje se kratki pregled trenutnog stanja u raspoznavanju uzoraka. Definira se problem raspoznavanja alfa-numeričkih znakova Granlundovim koeficijentima. Pokazuje se Fourierova transformacija konture i objašnjava njezina neprikladnost za korištenje u procesu raspoznavanja konture. Definiraju se Granlundovi opisnici i opisuju metode klasifikacije uzoraka u razrede. Prikazuju se rezultati eksperimenta.
-
-
Raspoznavanje slika opisnicima boje
-
Borna Feldšar Ovaj rad se bavi problemom raspoznavanja slika. Za raspoznavanje slika su korišteni
opisnici boja. Za opisnike boja odabrane su tehnike histogramima boje te tehnika
korelograma boje. Pretraživanje prostora opisnika boje je napravljeno metodom k-
najbližih susjeda. Eksperimentalni rezultati su provod̄eni nad bazom slika zastava
država. Tehnika histogramima je pokazala zadovoljavajuće rezulate, dok je tehnika
korelograma bila lošija.
-
-
Raspoznavanje slika primjenom slojeva pažnje
-
Bruno Ćorić Raspoznavanje slika važno je područje računalnog vida kojim dominiraju duboke konvolucijske mreže godinama, no nova arhitektura mreža temeljena na slojevima pažnje postaje sve popularnija u dubokom učenju osobito na području obrade prirodnog jezika. U ovom radu istražen je mehanizam pažnje i arhitekture koje ga koriste, istraženo je kako implementirati takve arhitekture za raspoznavanje slika te koje su prednosti i nedostatci. Implementirana je jedna takva arhitektura te su nad...
-
-
Raspoznavanje slika učenjem sličnosti
-
Dorian Farkaš Raspoznavanje slika je ključni problem računalnog vida s mnogim primjenama. Najbolji rezultati postižu se dubokim modelima s konvolucijama i slojevima pažnje, posebno kada je broj razreda velik ili nepoznat. U ovom radu odabrani su alati za automatsku diferencijaciju i analizirane duboke arhitekture za učenje sličnosti. Slobodno dostupni i novoizgrađeni skupovi slika podijeljeni su na podskupove za učenje, validaciju i testiranje te su prikazani rezultati eksperimenata, uz preporuke...
Pages
