Oblici i njihova semantika u digitalnim sadržajima

diplomski rad

• Naslov (engleski): Forms and their semantics in digital contents
• Autor: Dino Nazlić
• Mentor: Dragan Jevtić (mentor)
• Član povjerenstva: Dragan Jevtić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Krešimir Pripužić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Željka Car (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-07-04, Hrvatska

Sažetak

Ovaj rad opisuje osnovne koncepte klasifikacije slika korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža kao i postupak izrade algoritma za klasifikaciju prometnih znakova. Za izradu algoritma korišten je transformirani GTSRB skup podataka sa oko 40 000 slika. Preciznost i iznos funkcije pogreške ispitani su na modelima različitih struktura te je izvršen i odabir hiperparametara kako bi se odredio model koji daje najveću preciznost i najmanju vrijednost funkcije pogreške. Izdvojeni model sastoji se od 3 konvolucijska i 2 potpuno povezana sloja, slojeva sažimanja maksimumom i regularizacije isključivanjem čvorova. Model postiže preciznost od oko 96 % na neviđenom skupu to jest skupu za validaciju.

Sažetak (engleski)

This master's thesis outlines the fundamental ideas of convolutional neural network image classification as well as the detailed procedure for developing a CNN traffic sign recognizer. About 40 000 images taken from the preprocessed GTSRB dataset were used for developing the model. To determine accuracy and loss values as well as the optimal combination of hyperparameters, models with different structures were tested. The chosen model consists of 3 convolutional and 2 fully conected layers, maximum pooling layers, and regularization through the use of dropout. The model's accuracy on the validation set was 96%.

• Ključne riječi: neuronske mreže; konvolucijske neuronske mreže; klasifikacija; prometni znakovi
• Ključne riječi (engleski): neural networks; convolutional neural networks; classification; traffic signs
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:443029
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-10-11 09:54:45