Show simple item record

Detecting Objects for Autonomous System Verification

dc.contributor.advisorSvoboda Tomáš
dc.contributor.authorJašek Otakar
dc.date.accessioned2016-06-05T09:40:00Z
dc.date.available2016-06-05T09:40:00Z
dc.date.issued2016-05-26
dc.identifierKOS-587864596405
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/64667
dc.description.abstractV této práci jsme vytvořili framework pro jednoduché vyhodnocení a trénování konvolučních neuronových sítí typu Faster R-CNN. Přetrénovali jsme sítě architektur VGG16 a ZFNet jak na našich interních datech z datasetu obětí, tak i na standartním KITTI datasetu. Dále jsme ukázali, že architektura VGG16 je o mnoho vhodnější k přetrénování pomocí dat, které pocházejí z málo rozdílných trénovacích a testovacích domén. Vytvořený framework může do budoucna sloužit jako výchozí bod pro budoucí vylepšení architektur tohoto typu.cze
dc.description.abstractIn this thesis we created a framework for easy evaluation and training of Faster R-CNN type of networks. We fine-tuned VGG16 and ZFNet networks on our internal Victims dataset as well as standard KITTI dataset. We later showed that VGG16 architecture is far more suitable for fine-tuning on data from slightly different training and target domains. This framework can later serve as a baseline for further improvements in the field.eng
dc.language.isoENG
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA 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://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdf.eng
dc.rightsVysokoškolská 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://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdf.cze
dc.subjectFaster R-CNN, Konvoluční neuronové sítě, přetrénování neuronových sítí, detekce a rozpoznání objektucze
dc.subjectFaster R-CNN, Convolutional neural networks, fine-tuning of neural networks, detection and recognition of objectseng
dc.titleDetekce objektů pro verifikaci algoritmů autonomního systémucze
dc.titleDetecting Objects for Autonomous System Verificationeng
dc.typeBAKALÁŘSKÁ PRÁCEcze
dc.typeBACHELOR THESISeng
dc.date.accepted
dc.contributor.refereeHurych David
theses.degree.disciplineInformatika a počítačové vědycze
theses.degree.grantorkatedra kybernetikycze
theses.degree.programmeOtevřená informatikacze


Files in this item








This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record