Interaktivní aplikace pro asistované editace YOLO datasetů
Interactive application for assisted editing of YOLO datasets
Typ dokumentu
diplomová prácemaster thesis
Autor
Gabriela Chládková
Vedoucí práce
Cejnek Matouš
Oponent práce
Hlaváč Vladimír
Studijní obor
Automatizace a průmyslová informatikaStudijní program
Automatizační a přístrojová technikaInstituce přidělující hodnost
ústav přístrojové a řídící technikyPráva
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Cílem této práce je vytvoření interaktivní aplikace pro asistované anotování YOLO datasetu, umožňující úpravu a tvorbu anotací. Aplikace bude navržena tak, aby podporovala různé typy anotací a poskytovala uživatelsky přívětivé rozhraní. Důraz bude kladen na možný budoucí rozvoj a využity budou existující nástroje např. pro správu modelů pro trénink a predikci. V rámci práce budou zohledněny i aspekty automatizace procesu anotace pomocí strojového učení, kdy aplikace umožní trénování modelu a predikovaní nových anotací, což by mělo zefektivnit a zjednodušit pracovní postup. The goal of this thesis is to create an interactive application for assisted editing of YOLO datasets, allowing for the modification and creation of annotations. The application will be designed to support various types of annotations and provide a user-friendly interface. Emphasis will be placed on future development potential, and existing tools, such as those for model management for training and prediction, will be utilized. The project will also consider aspects of automating the annotation process through machine learning, where the application will enable model training and prediction of new annotations, aiming to streamline and simplify the workflow.
Kolekce
- Diplomové práce - 12110 [166]