Završni radovi | Repozitorij FER-a

: Semantička segmentacija slika snimljenih iz perspektive pješaka; Luka Dragutin
U diplomskom radu implementiran je sustav računalnog vida kojim se pokušalo riješiti problem semantičke segmentacije iz perspektive pješaka u namjeri da se koristi i izvršava u stvarnom vremenu. Naglasak je stavljen na omjer između učinkovitosti i uspješnosti, odnosno tražio sam model koji ima dobru točnost, ali je malog broja parametara zbog brzog izvršavanja. Takav model je DDRNet-23-slim, koji postiže rezultate koji su jedni od najboljih po omjeru brzine i točnosti. Preuzet...

: Semantička segmentacija strukturiranog okruženja mobilnog robota; Baraa Yassin
Ovaj projekt implementirao je sustav semantičke segmentacije koristeći NVIDIA-ine Segformer modele, integrirane unutar okvira ROS 2 i enkapsulirane u Docker okruženju. Sustav je uspješno segmentirao fotografije i video tok podataka, pokazujući robusnost tijekom dnevnih uvjeta, ali suočavajući se s izazovima u uvjetima slabog osvjetljenja i zbog nedovoljne upotrebe GPU-a. Ključni doprinosi uključuju implementaciju modela Segformer i ROS 2 integraciju, unaprjeđujući potencijal za...

: Semantička segmentacija teksta računa; Dominik Čubelić
U ovom radu su se promatrali modeli semantičke segmentacije teksta računa. Riječi očitane s računa se klasificiraju po tri semantičke značajke: proizvod, cijena i ostalo. Razvijena su tri modela: HMM, CRF i LSTM. Najbolje rezultate ostvario je CRF s F1 rezultatom preko 90\% što je uvelike nadmašilo referentni model temeljen na heuristici.

: Semantička segmentacija velikih satelitskih slika; Marko Haralović
U ovome je radu dan pregled arhitektura i performansi dubokih modela koji koriste poduzorkovanu reprezentaciju uzorka za učenje u zadacima guste predikcije, odnosno na zadacima semantičke segmentacije slike. Opisani su provedeni eksperimenti te su sažeto prikazana vrednovanja različitih segmentacijskih arhitektura.

: Semantička segmentacija za autonomnu navigaciju; Leon Krapinec
Autonomna vozila su vozila svjesna vlastite okoline i sposobna samostalnog kretanja u njoj. To im omogućuju razni senzori i algoritmi koji obrađuju njihove podatke. Semantička segmentacija je ključan algoritam učenja autonomnih vozila temeljen na konvolucijskim neuronskim mrežama. Konvolucijske neuronske mreže su posebna vrsta dubokih neuroskih mreža temeljene na prepoznavanju slika. Kako bi se algoritam prilagodio stvarnom svijetu koriste se okruženja koja simuliraju stvarne uvjete...

: Semantička segmentacija za manipuliranje odjevnim predmetima; Elena Wachtler
Klasifikacija slika pokušava predvidjeti klasu dotad neviđene slike na osnovu velikog broja primjera kojima je klasa poznata. Takav problem nailazi na razna rješenja, većinom u području umjetne inteligencije. Danas su za rješavanje ovog problema vrlo često korištene konvolucijske neuronske mreže. Upravo je taj alat umjetne inteligencije korišten za klasifikaciju odjevnih predmeta u slici u ovome radu. U radu je implementirana klasifikacija odjevnih predmeta pomoću konvolucijskih...

: Semantička segmentacija zgrada u satelitskim snimkama; Dominik Stipić
Problem s kojom se ovaj rad bavi je izrada sustava za semantičku segmentaciju zgrada iz satelitskih snimki koji ima sposobnost izvandistribucijske generalizacije. Skup po- dataka na kojem radimo su satelitske slike visoke rezolucije proizašle iz natjecanja za segmentaciju slika-"Inria Aerial Image Labeling Dataset". Model semantičke segmen- tacije koji koristimo temelji se na metodi rezolucijskih piramida. Dok za poboljšanje generalizacije na izvandistribucijske podatke koristimo metodu...

: Semantička segmentacija zgrada u satelitskim snimkama; Gabrijel Jambrošić
Ovaj rad bavi se problemom semantičke segmentacije zgrada u satelitskim snimkama. Rezidualne mreže općenito su se pokazale kao dobro rješenje semantičke segmentacije. Zbog toga je za ovaj rad korištena arhitektura SwiftNet s piramidalnom fuzijom, inače stvorena za semantičku segmentaciju u stvarnom vremenu. Ta arhitektura pokazala je vrlo dobre rezultate za segmentaciju snimki u prometu, a jedna od prednosti joj je brzo učenje. Slike satelitskih snimki dolaze iz skupa podataka...

: Semantička segmentacija zračnih slika; Hrvoje Maligec
U radu opisana je semantička segmentacija zračnih fotografija na primjeru segmentacije podatkovnih skupova Swiftnet i Inria. Rad se bavi tehničkim detaljima implementacija neuronskih mreža za semantičku segmentaciju. Također istražuje različite javno dostupne skupove podataka koji se koriste za semantičku segmentaciju kao i različite pristupe problemu bliske trenutno optimalnim rješenjima. Na kraju rada nalazi se prijedlog fine prilagodbe hiper - parametara Swiftneta danim...

: Semantička web-aplikacija za iznajmljivanje smještaja; Marin Božinović
Korištenjem ontologije za opisivanje podataka omogućava se semantičko rasuđivanje i povezivanje web sadržaja. Rasuđivanje se izvršava zaključivanjem činjenica o podatcima opisanim jezicima RDF, RDFS i OWL. Jedna od primjena semantičkog rasuđivanja je i poboljšanje pretraživanja ponuda smještaja za iznajmljivanje, čime se ovaj rad bavi. Rad opisuje postupak definiranja ontologije, izvođenje SPARQL upita i izradu semantičke web-aplikacije. Kako bi se omogućilo izvođenje...

: Semantički model stabljike biljke za taktilnu manipulaciju; Karlo Rajković
Rad započinje simuliranjem Franka Emika Panda robota u Gazebo virtualnom okruženju. Pomoću MoveIt paketa prilagođenog Franki, robotom se može jednostavno upravljati u simulaciji. Dodavanjem taktilnog senzora na alatni dio robota (eng. end effector), dobiven je način na koji se mogu pamtiti ostvareni kontakti robota sa ostalim predmetima. Sa Frankom opremljenom novodefiniranim senzorom sakupljaju se skupovi točaka (pointcloud-ovi) različitih jednostavnih oblika koji predstavljaju...

: Semantičko mapiranje za manipuliranje u interakciji s okolinom; Matija Kunštek
U ovom diplomskom radu istražena je i implementirana mreža dubokog učenja na način da se može upotrijebiti u zadatku semantičke segmentacije. Svrha toga je povećanje autonomije u području agrikulture. Kako bi se korištena mreža adaptirala i evaluirala definirali su se odgovarajući skupovi podataka s različitim evaluacijskim zadacima. Za implementaciju odabrane neuronske mreže koristio se Python programski jezik u kombinaciji s TensorFlow platformom, dok su Capsicum annuum i...

Paginacija