Paginacija
-
-
Raspoznavanje metalnih objekata pomoću induktivno-digitalnog pretvornika
-
Ema Ninić Induktivno-digitalni pretvornik je, kao što mu i sam naziv kaže, pretvornik koji obrađuje podatke koje mu šalje senzor (zavojnica), te ih pretvara u digitalni oblik pogodan za daljnju programsku obradu. Princip rada induktivnog senzora se temelji na promjeni magnetskog polja zavojnice, odnosno indukciji vrtložnih struja kad se u magnetskom polju petlje nađe metalni predmet. U ovom slučaju su kao metalni predmeti uzete kovanice, a one, zbog svog različitog kemijskog sastava, uzrokuju...
-
-
Raspoznavanje obilježja osoba u slikama
-
Ivan Ivkošić U ovom radu je pojašnjen primjer primjene jednog od mnoštva mogućih načina klasifikacije značajki osoba u slikama. Konkretno u ovom slučaju smo se usredotočili na klasifikaciju spola i dobi detektirane osobe.
Prvi i osnovni korak jest detekcija lica nad kojim provodimo samo klasifikaciju. Nakon detekcije lice se locira, izdvaja te tako pripremljeno prelazimo na drugi korak u kojem se izdvojeno lice prosljeđuje modelu već naučene neuronske mreže te iz toga dobijemo vrijednosti dobi...
-
-
Raspoznavanje objekata dubokim neuronskim mrežama
-
Vedran Vukotić U ovom su radu prikazani načini rada i implementacijski detalji dubokih neuronskih mreža sa fokusom na konvolucijske neuronske mreže. Napravljen je sustav za brzu izradu različitih konvolucijskih neuronskih mreža i njihovo testiranje. Testirane su dvije različite konvolucijske neuronske mreže: jedna za klasifikaciju podataka iz skupa rukom pisanih znamenki MNIST te druga za prepoznavanje hrvatskih prometnih znakova iz skupa FER-MASTIF TS2010. Na kraju su opisani dobiveni rezultati te...
-
-
Raspoznavanje objekata konvolucijskim neuronskim mrežama
-
Dario Smolčić U ovom radu je prikazan način rada dubokih neuronskih mreža sa naglaskom na konvolucijske mreže. Razvijena je implementacija konvolucijske neuronske mreže za računala opće namjene i opisan je postupak učenja mreže algoritmom backpropagation. Mreža je trenirana i vrednovana na skupu rukom pisanih znamenki MNIST. Na kraju su prikazani i opisani dobiveni rezultati te su analizirane karakteristike i učinak naučene mreže.
-
-
Raspoznavanje objekata na pametnom telefonu primjenom konvolucijskih neuronskih mreža
-
Maja Vidošević U ovome radu razvijena je mobilna aplikacija za operacijski sustav Android za prepoznavanje objekata iz slika. Problem prepoznavanja objekata implementiran je za tri različita načina rada aplikacije: binarna klasifikacija (mačka ili pas), više-klasna klasifikacija (određivanje vrste psa) i lokalizacija (gdje se na slici nalazi pas). Aplikacija šalje slike na poslužitelj gdje se, u ovisnosti o odabranom načinu rada rada aplikacije, pokreće jedan od algoritama tj. slika prolazi kroz...
-
-
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.
Paginacija
