• Generalizace modelů na nové domény pomocí generování nových trénovacích vzorků 

      Autor: Jakub Brož; Vedoucí práce: Bošanský Branislav; Oponent práce: Šmídl Václav
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-15)
      Současné modely hlubokého učení si vedou velmi dobře v široké škále úloh a v mnoha z nich jsou schopny překonat člověka. To platí zejména pro úlohy klasifikace obrázků, kde se hluboké neuronové sítě ukázaly jako velmi ...
    • Metody detekce anomálií v množinových datech 

      Autor: Štěpán Šubík; Vedoucí práce: Šmídl Václav; Oponent práce: Grill Martin
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2022-06-07)
      Detekce anomálií ve vektorových datech je běžný problém strojového učení, ke kterému lze přistupovat jako k úloze odhadu pravděpodobnostního rozložení dat považovaných za normální třídu. Tento přístup je možné použít i v ...
    • Vyhodnocení chyb v závislosti na jejich prostorových pozicích v sémantické segmentaci 

      Autor: Maroš Pechník; Vedoucí práce: Vojíř Tomáš; Oponent práce: Šmídl Václav
      (České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2023-06-13)
      Táto záverečná práca sa zaoberá aplikáciami počítačového videnia, konkrétne detekciou anomálií v modeloch sémantickej segmentácie. V niektorých prípadoch, ako napríklad vo vizuálnych inšpekčných úlohách alebo v autonómnom ...