Systém pro detekci objektů v obrazových datech

Rais, Vítek

Publikace:
Systém pro detekci objektů v obrazových datech

Diplomová práceopen access

dc.contributor.advisor	Doležel, Petr
dc.contributor.author	Rais, Vítek
dc.contributor.referee	Štursa, Dominik
dc.date.accepted	2022-09-12
dc.date.accessioned	2022-10-17T07:19:20Z
dc.date.available	2022-10-17T07:19:20Z
dc.date.issued	2022
dc.date.submitted	2022-08-25
dc.description.abstract	Tato práce se věnuje vytvoření detektoru přesné polohy objektů v reálném čase, jehož výstupy jsou dostatečně přesné pro následnou robotickou manipulaci s těmito objekty. Nejprve jsou představeny základní úlohy počítačového vidění a architektura konvolučních neuronových sítí. Následuje rešerše moderních metod pro detekci a klasifikaci objektů založených na hlubokých neuronových sítích. Praktická část se věnuje návrhu a implementaci samotného systému, který propojuje detekční model YOLOv5 a klasifikační EfficientNet.	cze
dc.description.abstract-translated	The present thesis focuses on the creation of a detector of precise location of objects in real time. The outputs of this detector are precise enough for the subsequent robotic manipulation with these objects. First, the text presents the basic tasks of the computer vision and the architecture of the convolutional neuron networks. Second, it researched modern methods for detection and classification of objects that are based on deep neuron networks. The practical part is devoted to the design and implementation of the system itself, which links the YOLOv5 detection model and EfficientNet classification model.	eng
dc.description.defence	Cílem práce bylo navrhnout a implementovat systém pro detekci objektů v obrazových datech pomocí hlubokých neuronových sítí. V praktické části bylo navrženo a implementováno zařízení pro sběr a vyhodnocování dat. Dle vedoucího diplomové práce použil autor znalosti a dovednosti spadající do několika předmětů navazujícího magisterského studijního programu Informační technologie, zejména předmětů Základy umělé inteligence a Pokročitlé techniky programování. Autor práce postupoval při návrhu řešení zcela v souladu se zvyklosti v oboru a korektně definoval metriky pro vyhodnocení správnosti řešení. Dle vedoucího diplomové práce je předložená VŠKP v nadstandardní kvalitě. Dle oponenta splnil autor zadání v plném rozsahu. Práce je velmi komplexní a obsahuje úplný popis navrženého řešení. Komise hodnotila práci jako velice vydařenou. Student při obhajobě předvedl názorné ukázky a výborně prezentoval výsledky své práce.	cze
dc.description.department	Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze
dc.format	68 s.
dc.identifier.stag	43704
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10195/80440
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	počítačové vidění	cze
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cze
dc.subject	detekce objektů	cze
dc.subject	YOLOv5	cze
dc.subject	EfficientNet	cze
dc.subject	computer vision	eng
dc.subject	convolutional neural networks	eng
dc.subject	object detection	eng
dc.subject	YOLOv5	eng
dc.subject	EfficientNet	eng
dc.thesis.degree-discipline	Informační technologie	cze
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Pardubice. Fakulta elektrotechniky a informatiky	cze
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Informační technologie	cze
dc.title	Systém pro detekci objektů v obrazových datech	cze
dc.title.alternative	Object Detection in Visual Data	eng
dc.type	diplomová práce	cze
dspace.entity.type	Publication