Klasifikacija slika osobnih automobila konvolucijskim modelima

završni rad

• Naslov (engleski): Classification of car images with convolutional models
• Autor: Karlo Puh
• Mentor: Siniša Šegvić (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mladen Karan (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Josip Šarić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2020-07-09, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Glavni cilj rada je klasifikacija slika osobnih automobila konvolucijskim modelom. Prvo su u radu opisane klasične umjetne neuronske mreže, a zatim konvolucijske neuronske mreže i njihove glavne prednosti nad klasičnim mrežama. Nadalje, opisan je korišteni programski jezik Python te biblioteka za duboko učenje TensorFlow. Za samu klasifikaciju odabran je predtrenirani konvolucijski model VGG16, dok je za izvorni skup slika uzet Stanford Cars Dataset. Prethodno spomenuti model pokazao se kao dobar izbor za problem klasifikacije slika te je dao dobre rezultate.

Sažetak (engleski)

Main goal of this paper is classification of car images using convolutional models. First in this paper classical artificial neural networks are described, followed by convolutional neural networks and their main advantages over classical networks. Furthermore, used programing language Python and deep learning library TensorFlow are described. Pretrained convolutional model VGG16 is chosen for classifiaction, while Stanford Cars Dataset is used as images dataset. Previously mentioned model proved to be a good choice for the image classification problem, and gave us good results.

• Ključne riječi: umjetne neuronske mreže; konvolucijske neuronske mreže; klasifikacija; duboko učenje; automobili; Stanford Cars Dataset
• Ključne riječi (engleski): artificial neural networks; convolutional neural networks; classification; deep learning; cars; Stanford Cars Dataset
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:266302
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 15:57:36