Semantička segmentacija prirodnih scena dubokim neuronskim mrežama

diplomski rad

• Naslov (engleski): Semantic segmentation of natural scenes with deep neural networks
• Autor: Ivan Borko
• Mentor: Siniša Šegvić (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Jan Šnajder (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2015-07-16, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

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 opisima i slikama.

Sažetak (engleski)

This work describes deep neural networks, with emphasis on convolutional neural
networks. Gradient methods and learning algorithms used for neural networks lear-
ning are shown. Convolutional network for semantic segmentation problems is built
using Theano framework and it’s performance is evaluated on two datasets: Stanford
Background dataset, consisting of only RGB images and KITTI dataset, consisting of
RGB-D images. Following that, numerical results are presented, together with des-
criptions and images.

• Ključne riječi: računalni vid; neuronske mreže; konvolucijske mreže; duboko učenje; semantička segmentacija
• Ključne riječi (engleski): computer vision; neural networks; convolutional networks; deep learning; semantic segmentation
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:099818
• 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: 2018-02-06 07:57:48