Hledat
Zobrazují se záznamy 1-4 z 4
Sledování, učení se a rozpoznávání objektů ve videosekvencích, Tracking, Learning and Detection of Multiple Objects in Video Sequences
; Vedoucí práce: Matas Jiří; Oponent práce: Zimmermann Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2017-01-09)
Sledování většího počtu objektů ve video sekvencích v sobě zahrnuje mnoho nejrůznějších podproblémů, včetně sledování zvířat během biologických experimentů. Jejich automatické, či poloautomatické vyhodnocení, má pro biology ...
Coin-Tracking - Oboustranné sledování plochých objektů, Coin-Tracking - Double-Sided Tracking of Flat Objects
; Vedoucí práce: Matas Jiří; Oponent práce: Zimmermann Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2018-01-09)
Diplomová práce prezentuje nový typ problému sledování, nazvaný coin-tracking, ve kterém jsou sledované objekty přibližně ploché, což znamená, že je v každém okamžiku vidět pouze jedna z jejich dvou stran, jelikož druhá ...
Rozpoznávání tance z videa, Recognition of Dance Genres from Video
; Vedoucí práce: Matas Jiří; Oponent práce: Zimmermann Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2021-09-01)
Předkládáme metodu rozpoznávání společenských tanců z videa. Metoda je založena na využití nástroje OpenPose, který odhaduje postoj snímaných tanečníků v jednotlivých snímcích videa. Následně klasifikujeme posloupnosti ...
Adaptace během testování pro úlohu segmentace, Test-Time Adaptation for Segmentation
; Vedoucí práce: Matas Jiří; Oponent práce: Zimmermann Karel (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-14)
The thesis proposes novel single-image test-time adaptation methods for image segmentation based on a deep neural network. Test-time adaptation improves the robustness of the deep neural network to data shift using a single ...