Paginacija
-
-
Segmentacija slika mnoštva ljudi uporabom Haralickovih teksturnih značajki
-
Filip Hustić Tema ovog rada je segmentacija mnoštva na slikama uporabom Haralickovih teksturalnih značajki. Segmentacija se provodi promatrajući teksturalne značajke mnoštva izračunom matrica prostornih međuovisnosti sivih tonova te Haralickovih opisnika iz izračunatih matrica za dijelove slika. Izračunati opisnici predstavljaju se u obliku n-dimenzionalnog vektora opisnika koji se predaje q-NN klasifikatoru na klasifikaciju. q-NN klasifikatoru su također predane predefinirane baze vektora...
-
-
Segmentacija slika očne pozadine
-
Katarina Karužić Segmentacija slika očne pozadine omogućuje ranu dijagnostiku očnih bolesti i pravo vremeno liječenje. U ovom radu objašnjene su dvije metode naknadne obrade dobivenih binarnih slika, pisane u Matlabu. Metode su testirane na 20 slika, te su izmjereni rezultati prikazani tablicama.
-
-
Segmentacija slika primjenom dubokih neuronskih mreža
-
Jurica Uglešić Uvođenjem dubokih i konvolucijskih neuronskih mreža znanstvenici polako su usavršavali model međusobno povezanih neurona koji imitiraju rad ljudskog mozga. Takva otkrića potaknula su razvoj metoda i algoritama koji ubrzavaju poslove i olakšavaju život ljudi. Najpoznatija metoda računalnog vida je detekcija objekta koja je postavila osnovu za segmentaciju slika, makar to bila semantička, panoptička ili segmentacija instanci. Zbog segmentacije i njezine preciznosti, automatizirana je...
-
-
Segmentacija srca i krvnih žila iz medicinskih slika korištenjem duboke neuronske mreže
-
Zrinka Pećanić S bolestima krvožilnog sustava kao vodećim uzrokom smrti u svijetu logično je zapitati se može li tehnologija ubrzati/olakšati dijagnostiku i/ili liječenje. Cilj rada jest segmentirati sinkrotronske slike srca i krvnih žila kako bi se omogućilo brže prepoznavanje struktura (srčano tkivo, krvne žile) na istima. U radu je objašnjen korišteni model mreže U-Net – arhitektura i implementacija, hiperparametri te načini evaluacije i optimizacije modela. Predložene i implementirane...
-
-
Segmentacija staničnih jezgara iz mikroskopskih slika korištenjem dubokog učenja
-
Toni Vlaić Cilj ovog rada je pokazati da duboko učenje uspješno rješava problem lokalizacije staničnih jezgara iz relativno malog skupa za treniranje. U radu su predstavljene tri arhitekture različitih razina kompleksnosti te načini pripreme podataka za njihovo treniranje i završne obrade njihovih rezultata.
Slike korištene za učenje i ispitivanje mreža su iz natjecanja Data Science Bowl 2018. Cilj natjecanja je olakšati istraživačima proces lokalizacije staničnih jezgara kako bi se...
-
-
Segmentacija stomatoloških panoramskih rendgenskih snimaka
-
Dorian Smoljan Cilj ovog rada bio je pronaći i testirati odgovarajuću arhitekturu za problem
semantičke segmentacije kada je prisutan manji broj neoznačenih i veći broj označenih
primjera. Predstavljena je cycleGAN arhitektura, te je testirana na konkretnom
problemu semantičke segmentacije ortopanograma. Arhitektura je izabrana
iz razloga što može iskorisiti i neoznačene slike kao pomoć pri treniranju. Dobiveni
rezultati su pokazali da cycleGAN arhitektura uspješno rješava navedeni
problem, no...
-
-
Segmentacija trodimenzionalnih slika srca dubokom neuronskom mrežom
-
Ardita Šalja U sklopu ovog rada objašnjene su umjetne neuronske mreže s naglaskom na konvolucijske duboke neuronske mreže. Objašnjen je proces učenja neuronske mreže kao i korištene funkcije gubitka, regularizacije i problemi pri učenju. Predstavljeni su hiperparametri i optimalan odabir istih. Odabrana je prigodna arhitektura koja se temelji na konvolucijskim mrežama za problem semantičke segmentacije te je izvedena i modificirana implementacije iste. Na kraju rada prikazani su rezultati i...
-
-
Segmentacija zakrivljenih krvnih žila u slikama očne pozadine
-
Irena Štetić Rano prepoznavanje dijabetičke retinopatije je od iznimnog značenja pri liječenju jer se vrlo ubrzano razvija sljepoća bolesnika. Prvi znaci su pacijentu neuočljivi pa je potrebno da ih liječnik pri redovitom pregledu automatskom metodom što jednostavnije zapazi. Neovaskularizacija i pojava krvarenja su dva tipična obilježja početka nastajanja dijabetičke retinopatije. Stoga je potrebno segmentirati čitavo stablo krvnih žila da bi se što jednostavnije uočile nepravilnosti....
-
-
Semantička analiza korisničkih interakcija u telekomunikacijskoj industriji
-
Andrea Pirša U telekomunikacijskoj industriji prepoznat je utjecaj kvalitete korisničkih interakcija na uspješnost poslovanja. Obrada nestrukturiranih podataka generiranih digitalnim ili tradicionalnim načinima interakcije iziskuje upotrebu programskih rješenja uglavnom zasnovanih na postupcima semantičke analize. U radu su opisani pristupi i tehnologije korišteni u dosadašnjim istraživanjima semantičke analize. Uz implementacijske tehnologije i arhitekturu razvijenog rješenja za semantičku...
-
-
Semantička analiza matematičkih zadataka iskazanih riječima
-
Tena Perak Rad opisuje simbolički pristup problemu automatiziranog rješavanja tekstnih matematičkih zadataka koji u sebi sadrže gotove formule matematičkih izraza i tekst koji pobliže opisuje način na koji ih treba rješavati. Razvijeni sustav svaku rečenicu zadatka prevodi u semantičku reprezentaciju stabla te njegovim obilaskom generira naredbe za izvršavanje od strane rješavača Photomath. Za semantičku analizu zadataka razvijena je arhitektura domensko-specifičnog jezika SML (engl....
-
-
Semantička interpretacija prostora za mobilnog robota
-
Luka Soklić Korištenje metoda semantičke segmentacije omogućuje robotima bolje razumijevanje okoline te omogućuje obavljanje složenih zadatka. U ovom radu implementirana je semantička segmentacija na robotskoj platformi Scout Mini kako bi se omogućila potraga za predmetima u prostoru. Implementacija algoritma za semantičku segmentaciju izvedena je primjenom biblioteke Detectron2 u ROS okruženju. U radu su analizirane mogućnosti primjene semantičke segmentacije u mobilnoj robotici, izazovi...
-
-
Semantička segmentacija harmoničkim gusto povezanim modelima
-
Anto Matanović Tehnološki napredak omogućuje treniranje dubokih modela u razumnom vremenu. Modeli imaju raznolike upotrebe u raznim područjima poput medicine i prometa. Ovaj rad bavi se analizom prometnih scena te određivanjem objekata na slici, a to spada u područje semantičke segmentacije. Za rješavanje tog problema koristi se FC-HarDNet 70 arhitektura koja je pažljivo osmišljena tako da se smanji memorijsko opterećenje modela. FC-Hardnet 70 se pokazao puno efikasnijim od drugih sličnih modela...
Paginacija
