Detail práce

Segmentace obrazových dat pomocí hlubokých neuronových sítí

Diplomová práce Student: Pazderka Radek Akademický rok: 2018/2019 Vedoucí: Rozman Jaroslav, Ing., Ph.D.
Název anglicky
Image Segmentation with Deep Neural Network
Jazyk práce
český
Abstrakt

Tato diplomová práce se zaměřuje na segmentaci scény z dopravního prostředí. Řešením tohoto problému jsou segmentační neuronové sítě, které umožňují klasifikovat každý pixel scény. V rámci této diplomové práce byla vytvořena vlastní segmentační neuronová síť, která dosáhla lepších výsledků než dosavadní state-of-the-art architektury. Práce se také zaměřuje na segmentaci ptačích pohledů na vozovku, ze kterých neexistují volně dostupné anotované datové sady. za tímto účelem byl vytvořen automatický nástroj pro generování syntetických datových sad z PC hry Grand Theft Auto V. Práce srovnává sítě trénované pouze na syntetických datech a sítě trénované na společně reálných a syntetických datech. Experimenty dokazují, že syntetická data lze využít na segmentaci dat z reálného prostředí. Také byl implementován systém, který umožňuje veškerou práci se segmentačními neuronovými sítěmi. 

Klíčová slova

konvoluční neuronová síť, segmentace obrazu, analýza dopravy, generování umělé datové sady, vlastní neuronová síť

Ústav
Studijní program
Informační technologie, obor Bezpečnost informačních technologií
Soubory
Stav
obhájeno, hodnocení B
Obhajoba
19. června 2019
Oponent
Průběh obhajoby

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 "B".

Otázky u obhajoby
  1. V textu se odkazujete na bloky a moduly, definujte jejich vztah k vrstvám a uveďte, jak se od sebe liší.
  2. V rámci práce uvádíte, že jedno z využití bude pro drony, nebude Vám vadit velká odezva sítě a nutnost využít grafickou kartu (energetické a prostorové aspekty)?
  3. Zkoušel jste porovnávat Vámi vytvořenou architekturu na nějaké standardní datové sadě?
Komise
Hanáček Petr, doc. Dr. Ing. (UITS FIT VUT), předseda
Drábek Vladimír, doc. Ing., CSc. (UPSY FIT VUT), člen
Lengál Ondřej, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Orság Filip, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Veselý Vladimír, Ing., Ph.D. (UIFS FIT VUT), člen
Zeman Václav, doc. Ing., Ph.D. (UTKO FEKT VUT), člen
Citace
PAZDERKA, Radek. Segmentace obrazových dat pomocí hlubokých neuronových sítí. Brno, 2019. Diplomová práce. Vysoké učení technické v Brně, Fakulta informačních technologií. 2019-06-19. Vedoucí práce Rozman Jaroslav. Dostupné z: https://www.fit.vut.cz/study/thesis/21854/
BibTeX
@mastersthesis{FITMT21854,
    author = "Radek Pazderka",
    type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce",
    title = "Segmentace obrazov\'{y}ch dat pomoc\'{i} hlubok\'{y}ch neuronov\'{y}ch s\'{i}t\'{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 = 2019,
    location = "Brno, CZ",
    language = "czech",
    url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/21854/"
}
Nahoru