Paginacija
-
-
Semantička segmentacija harmoničkim gusto povezanim modelima
-
Anja Delić Jedan od mnogih zanimljivih zadataka računalnog vida je semantička segmentacija. Modeli s gusto povezanim konvolucijskim slojevima postižu vrlo dobre rezultate, a u posljednje vrijeme pojavila su se poboljšanja koja pažljivim povezivanjem konvolucijskih slojeva nastoje smanjiti broj memorijskih zahtjevnih operacija tijekom učenja i testiranja bez smanjenja točnosti modela. U ovom radu predstavljene su harmoničke gusto povezane konvolucijske mreže te je provedeno učenje i evaluacija...
-
-
Semantička segmentacija kolničkih trakova
-
Jelena Bratulić Semantička segmentacija je jedan od problema kojim se bavi računalni vid. Semantička segmentacija ima širok spektar primjene, od medicine, poljoprivrede do u
posljednje vrijeme sve popularnijeg područja autonomne vožnje. Autonomna vožnja
nameće poseban izazov semantičkoj segmentaciji, posebice ukoliko se radi o segmentaciji
kolničkih trakova budući da su sami trakovi izrazito uski i teško primjetni na
slikama. Međutim, dobre rezultate u rješavanju tog problema postižu duboki...
-
-
Semantička segmentacija novotvorina u slikama magnetske rezonancije
-
Lovro Rabuzin U ovom radu primijenjene su metode dubokog učenja u svrhu semantičke segmentacije glioma iz snimki magnetske rezonancije mozga. Napravljen je kratki pregled osnovnih koncepata dubokog učenja i predstavljene su tri arhitekture modela koje sam koristio za segmentaciju: U-Net, SwiftNet i DenseNet121 s ljestvičastim naduzorkovanjem. Modeli su korišteni za segmentaciju tumora u kriškama snimki mozga. Uz to, korištena je i 3D adaptacija modela ResNet18 za segmentaciju u volumenima mozga....
-
-
Semantička segmentacija organa u slikama magnetske rezonancije
-
Luka Merćep Primjena tehnologije u medicini sve je češća i ovaj rad bavi se segmentacijom tkiva prostate od okolnog tkiva u slikama magnetske rezonancije. Semantička segmentacija jedan je od zadataka računalnog vida. Ovaj rad primjenjuje tehnike dubokog učenja koje su se pokazale uspješnima u rješavanju problema semantičke segmentacije. Primarno su to rezidualni konvolucijski modela i konvolucijski modeli s ljestvičastim naduzorkovanjem. U ovom radu korišteni su ovi modeli u području...
-
-
Semantička segmentacija osoba dubokim konvolucijskim modelom
-
Natalija Šegota Ovaj rad bavi se problemom klasifikacije svakog piksela slike. Objašnjeni su modeli zasnovani na dubokim neuronskim mrežama, koje se koristi pri semantičkoj segmentaciji slike. Sustav za semantičku segmentaciju osoba programski je ostvaren, a zatim i procijenjen prikladnim metodama. Procjena je provedena na javno dostupnom skupu slika računanjem omjera presjeka i unije oznake slike i predikcije dobivene modelom.
-
-
Semantička segmentacija osoba dubokim konvolucijskim modelom
-
Elena Vukelić Zadatak semantičke segmentacije podjela je objekta na prepoznatljive dijelove (segmente) kako bi se mogli lakše analizirati. U radu je objašnjen temelj razvoja takvih modela te naveden predstavnik koji je osnovni gradivni blok mnogih, a to je konvolucijska neuronska mreža. Nakon toga ulazi se u područje segmentacije, gdje su opisani neki postojeći modeli i njihova poboljšanja. Proveden je eksperiment koji koristi unaprijed trenirani Mask R-CNN model iz Detectron2 platforme. Skup...
-
-
Semantička segmentacija primjenom jezičnih ugrađivanja
-
Naomi Kombol Računalni vid ima široku primjenu u stvarnom svijetu. Semantička segmentacija jedan je od njegovih temeljnih, ali i najzanimljivijih, zadataka. Ovaj rad predstavlja CLIP multimodalni sustav za ugrađivanje slika i teksta u isti vektorski prostor te ga iskorištava za generiranje jezičnih ugrađivanja koja se dalje koriste za semantičku segmentaciju. U tu svrhu prenamjenjuje se, modificira i nadograđuje naduzorkovateljem predtrenirani ConvNext-Base vizualni koder CLIP modela koji zatim...
-
-
Semantička segmentacija primjenom konvolucijskih neuronskih mreža
-
Erik Matošević Konvolucijske neuronske mreže su se pokazale kao jedno od najboljih rješenja u prepoznavanju objekata na slikama, i to ne samo u određivanju oznake za cjelokupnu sliku, već i u određivanju strukturiranih oznaka na izlazu za sliku dobivenu na ulazu. U ovome radu opisana je općenita arhitektura, te način rada konvolucijskih neuronskih mreža. Prikazan je problem semantičke segmentacije, te način na koji se konvolucijske neuronske mreže koriste u rješavanju istog. Uz rad je razvijena...
-
-
Semantička segmentacija primjeraka korištenjem dubokih konvolucijskih modela
-
Matej Balun Segmentacija instanci problem je suvremenog računalnog vida i specifično domene dubokog učenja. Sama problematika kombinacije je klasifikacije, semantičke segmentacije, detekcije i lokalizacije objekata, dajući tako kompletnu informaciju o klasama objekata i pojedinim instancama tih klasa, u obliku okvira, koordinata, segmentnih maski i labela klasa i njihovih instanci. Facebook AI research team (FAIR) u članku iz 2017. godine predlaže model za segmentaciju instanci pod imenom Mask...
-
-
Semantička segmentacija primjeraka korištenjem dubokih konvolucijskih modela
-
Dominik Prester Semantička segmentacija primjeraka jedan je od najsloženijih problema računalnog vida jer obuhvaća probleme detekcije objekata i semantičke segmentacije. Nudi se opis zadanog problema, te pregled umjetnih neuronskih mreža koje se mogu koristiti pri rješavanju istih. U okviru rada oblikovana je vlastita implementacija po uzoru na istražene ideje te je evaluirana na javno dostupnom skupu podataka.
-
-
Semantička segmentacija prirodnih scena dubokim neuronskim mrežama
-
Ivan Borko U ovom radu opisane su duboke neuronske mreže, s posebnim naglaskom na konvolucijske neuronske mreže. Detaljno su obrađene metode i postupci koji se koriste kod učenja konvolucijskih neuronskih mreža. Implementirana je konvolucijska mreža za semantičku segmentaciju u Theano radnoj okolini i isprobana na dva skupa podataka: Stanford Background skupu podatka koji za ulaz ima RGB slike i na KITTI skupu podataka koji na ulazu ima RGB-D slike. Na kraju su prikazani dobiveni rezultati, s...
Paginacija
