Warning message

Nemate dozvolu za prikaz ovog resursa!
prikaz prve stranice dokumenta Određivanje dubine scene temeljeno na dubokom učenju
Rad nije dostupan
diplomski rad
Određivanje dubine scene temeljeno na dubokom učenju
2019. urn:nbn:hr:168:360029
Vernier, Marin
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Vernier, M. (2019). Određivanje dubine scene temeljeno na dubokom učenju (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360029

Vernier, Marin. "Određivanje dubine scene temeljeno na dubokom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360029

Vernier, Marin. "Određivanje dubine scene temeljeno na dubokom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360029

Vernier, M. (2019). 'Određivanje dubine scene temeljeno na dubokom učenju', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 16.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360029

Vernier M. Određivanje dubine scene temeljeno na dubokom učenju [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 16.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360029

M. Vernier, "Određivanje dubine scene temeljeno na dubokom učenju", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360029

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:360029
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovOdređivanje dubine scene temeljeno na dubokom učenju
Naslov (engleski)Estimation of Scene Depth Based on Deep Learning
AutorMarin Vernier
MentorTomislav Hrkać (mentor)
Član povjerenstvaTomislav Hrkać (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaZoran Kalafatić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-04, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Tehnike procjene dubine scene nalaze široku primjenu u raznim područjima i zahtjeva se da budu pouzdane i robusne. U posljednje vrijeme klasične tehnike procjene dubine scene zamijenjene su tehnikama koje se baziraju na dubokom učenju. U ovom radu dan je pregled područja dubokog učenja, stereo računalnog vida te primjene dubokog učenja u procjeni dubine scene. Naučeno je nekoliko modela, primjenom dvije arhitekture mreža, StereoConvNet i DispNet, nad podatkovnim skupovima Foucard i SceneFlow. Nad dobivenim modelima provedena su mjerenja te je dana usporedba performansi.
Sažetak (engleski)
Depth estimation techniques have a broad range of applications among various domains. It is required that these techniques are reliable and robust. Lately, classic depth estimation techniques have been replaced by techniques based on deep learning. This thesis contains an overview of deep learning, stereo computer vision, and the application of deep learning concepts to the depth estimation problem. Several models have been learned, using StereoConvNet and DispNet architectures and Foucard and SceneFlow datasets. An analysis has been done among gathered models, and model performance comparison has been given.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:360029
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 22:49:04