Název: Meření podobnosti obrazů s pomocí hlubokého učení
Překlad názvu: Image similarity measuring using deep learning
Autoři: Štarha, Dominik ; Šeda, Pavel (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2018
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato diplomová práce se zabývá výzkumem technologií, využívajících metod hlubokého učení, využitelných při zpracovávání obrazových dat. Konkrétním zaměřením práce je zhodnotit vhodnost a efektivnost hlubokého učení při porovnávání dvou vstupních obrazových dat. První – teoretická – část zahrnuje úvod do problematiky neuronových sítí a hlubokého učení. Obsahuje popis dostupných možností a jejich výhody a principy, vhodné při zpracování obrazových dat. Druhá – praktická – část práce obsahuje návrh vhodného modelu siamských sítí pro řešení problému problematiky porovnávání dvou vstupních obrazů a vyhodnocení jejich podobnosti. Výstupem je zhodnocení několika možných konfigurací modelu a vyzdvihnutí parametrů modelu s nejlepšími výsledky. This master´s thesis deals with the reseach of technologies using deep learning method, being able to use when processing image data. Specific focus of the work is to evaluate the suitability and effectiveness of deep learning when comparing two image input data. The first – theoretical – part consists of the introduction to neural networks and deep learning. Also, it contains a description of available methods, their benefits and principles, used for processing image data. The second - practical - part of the thesis contains a proposal a appropriate model of Siamese networks to solve the problem of comparing two input image data and evaluating their similarity. The output of this work is an evaluation of several possible model configurations and highlighting the best-performing model parameters.
Klíčová slova: dataset; filtr.; hluboké; inteligence; Keras; konvoluce; konvoluční; model; neuron; neuronová; Obraz; podobnost; porovnání; PyCharm; Python; sdružování; siamská; strojové; síť; TensorFlow; testování; trénování; umělá; učení; validace; vrstva; artifical; comparsion; convolution; convolutional; dataset; deep; filter.; Image; intelligence; Keras; layer; learning; machine; model; network; neuron; pooling; PyCharm; Python; siamese; similarity; TensorFlow; testing; training; validation

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/80851

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-377018


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce