Detail práce

Detekce a rozpoznání objektů v obraze

Bakalářská práce Student: Muzikářová Michaela Akademický rok: 2014/2015 Vedoucí: Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing.
Název anglicky
Object Detection and Recognition in Image
Jazyk práce
český
Abstrakt
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a implementací aplikace typu klient-server, která umožňuje rozpoznání objektů v obraze a využívá již existující mobilní aplikaci. V teoretické části jsou nejprve popsány rozdíly lidského a počítačového vidění, dále detekce a rozpoznání objektů včetně vybraných metod. Další sekce obsahuje popis umělých neuronových sítí, které byly pro práci hlouběji nastudovány, spolu s jejich využitím k rozpoznání objektů. Následují informace, týkající se vybraných mobilních aplikací pro rozpoznání objektů v obraze, zakončené přehledem frameworků a knihoven, umožňujících práci s neuronovými sítěmi. Z nich byl k práci zvolen Caffe Framework. Dále je popsán průběh návrhu a řešení a vytvořený systém včetně experimentů a datasetů, použitých k ověření jeho funkčnosti.
Klíčová slova

počítačové vidění, detekce objektů, rozpoznání objektů, klasifikace, Caffe framework, umělé neuronové sítě, konvoluční neuronové sítě

Ústav
Ústav počítačové grafiky a multimédií FIT VUT v Brně
Studijní program
Informační technologie
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení B
Obhajoba
16. června 2015
Oponent
Hradiš Michal, Ing., Ph.D.
Průběh obhajoby

Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.

Otázky u obhajoby
  1. Jak náročná byla integrace do zvolené mobilní služby?
  2. Konvoluční sítě jste trénovala z náhodných vah, nebo jste upravovala síť natrénovanou na ImageNet?
  3. Jestli to správně chápu, zvolené druhy ovoce jsou součástí databáze ImageNet. Jakou úspěšnost mají sítě natrénované na ImageNet na vaší testovací sadě?
  4. Proč vyhodnocujete top-3 úspěšnost, když máte jen několik málo tříd? Odpovídá takové vyhodnocení možnému využití?
Komise
Smrž Pavel, doc. RNDr., Ph.D. (UPGM FIT VUT), předseda
Fučík Otto, doc. Dr. Ing. (UPSY FIT VUT), člen
Ryšavý Ondřej, doc. Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Smrčka Aleš, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Španěl Michal, Ing., Ph.D. (UPGM FIT VUT), člen
Citace
MUZIKÁŘOVÁ, Michaela. Detekce a rozpoznání objektů v obraze. Brno, 2015. Bakalářská práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2015-06-16. Vedoucí práce Zemčík Pavel. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/15256/
BibTeX 
@bachelorsthesis{FITBT15256,
    author = "Michaela Muzik\'{a}\v{r}ov\'{a}",
    type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Detekce a rozpozn\'{a}n\'{i} objekt\r{u} v obraze",
    school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
    year = 2015,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/15256/"
}

Závěrečné práce

Nahoru