Istovremena lokalizacija i segmentacija objekata

diplomski rad

• Naslov (engleski): Simultaneous object localization and segmentation
• Autor: Petra Marče
• Mentor: Siniša Šegvić (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Dejan Škvorc (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Leonardo Jelenković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-07-19, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U okviru magistarskog rada proučavaju se duboke konvolucijske neuronske mreže za zadatke detekcije objekata i segmentacije slika. Metoda detekcije objekata SSD detaljno je opisana i isprobana na ispitnim skupovima PASCAL VOC2007, Cityscapes i KITTI. Za semantičku segmentaciju slika ispitnog skupa Cityscapes korištena je potpuno konvolucijska mreža s dilatiranim konvolucijama. Segmentacija instanci objekata ostvarena je kombiniranjem semantičke segmentacije i regresije vektora centroida objekta.

Sažetak (engleski)

This master thesis studies approach to object detection and image segmentation using deep convolutional neural networks. The SSD object detection approach is thoroughly described and tested on PASCAL VOC2007, Cityscapes and KITTI datasets. For semantic segmentation on Cityscapes dataset, fully convolutional network with \textit{atrous} convolutions is used. Instance segmentation is achieved combining semantic segmentation and object centroid vector regression.

• Ključne riječi: konvolucijske neuronske mreže; duboko učenje; klasifikacija; regresija; VGG16; detekcija objekata; semantička segmentacija; SSD; višezadaćno učenje; Cityscapes
• Ključne riječi (engleski): convolutional neural networks; deep learning; classification; regression; VGG16; object detection; semantic segmentation; multi-task learning; Cityscapes
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:871136
• 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: 2019-03-13 22:37:39