Detail práce
Detekce a rozpoznání hub v přirozeném prostředí
Práce řeší problém detekce a klasifikace hub na fotografiích v přirozeném prostředí. K řešení jsem použil konvoluční neuronové sítě. Začátek práce je věnován teorii neuronových sítí. Dále je v práci řešena detekce hub a jejich klasifikace. S pomocí plně konvoluční neuronové sítě je vyřešen i problém lokalizace hub. Výsledky naučených neuronových sítí jsou analyzovány.
Strojové učení, Konvoluční neuronové sítě, Klasifikace, Klasifikace hub, Detekce hub, CNN, FCN
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm "D".
- V práci řešíte lokalizaci hub. Jaká přesně je motivace pro použití lokalizace? Zdá se, že při klasifikaci ji nepoužíváte, píšete "Lokalizace není dostatečně přesná na to, aby ji bylo možné použít pro předzpracování obrázků před trénování neuronové sítě." Proč tam tedy je?
- Je možné s vašim datasetem vůbec natrénovat funkční detektor hub? Co přesně byste k tomu potřeboval a jak byste ho natrénoval?
Hrubý Martin, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Chudý Peter, doc. Ing., Ph.D. MBA (UPGM FIT VUT), člen
Kreslíková Jitka, doc. RNDr., CSc. (UIFS FIT VUT), člen
Křivka Zbyněk, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Lucká Mária, prof. RNDr., Ph.D. (FIIT STU), člen
@mastersthesis{FITMT19923,
author = "Dominik Steinhauser",
type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce",
title = "Detekce a rozpozn\'{a}n\'{i} hub v p\v{r}irozen\'{e}m prost\v{r}ed\'{i}",
school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}",
year = 2017,
location = "Brno, CZ",
language = "czech",
url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/19923/"
}