ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Electrical Engineering
  • Department of Measurement
  • Bachelor Theses - 13138
  • View Item
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Electrical Engineering
  • Department of Measurement
  • Bachelor Theses - 13138
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Využití realistické simulace vstupních vizuálních dat pro strojové učení

Use of Realistic Simulation of Visual Input Data for Machine Learning

Type of document
bakalářská práce
bachelor thesis
Author
Surák Miroslav
Supervisor
Košnar Karel
Opponent
Vonásek Vojtěch
Field of study
Senzory a přístrojová technika
Study program
Kybernetika a robotika
Institutions assigning rank
katedra měření
Defended
2019-02-05



Rights
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.html
Vysokoškolská 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
Show full item record
Abstract
V tejto bakalárskej práci bolo predstavené použitie syntetických dát pre skvalitnenie učenia neurónových sietí. Na príklade zistenia polohy a orientácie objektu pre potreby jeho uchopenia a zdvihnutia bol vytvorený v programe POV-Ray model skutočného objektu. Pomocou tohto modelu bolo vygenerovaných 10 000 umelých snímkov ako trénovacia množina. Bolo otestovaných 10 klasifikátorov naučených len na umelých dátach a otestované na reálnych. V priemere, je oproti klasifikátoru naučenom na reálnych snímkoch výsledok horší len o 4\%. Pri kombinácií reálnych a umelých snímkov bolo pozorované zlepšenie klasifikátoru o 1.5\%.
 
This bachelor thesis introduces a usage of synthetic dataset to improve the training of neural networks. The usage of convolutional neural network for determination of position and orientation of an object in the task of bin picking is used as an reference task. Dataset consisting of 10 000 synthetic images of metalic disk was generated in the raytracing software. Ten different classificators were trained making use different size of synthetic dataset and combination with real images. The performance and precision of these classficators were tested on real inputs and compared to classificator trained on 1000 real images. Ther presicion of classificators using only the synhtetic dataset was only 4\% worse and classificators using the combination of real and synthetic data were even 1.5\% better in avarage.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/79778
View/Open
PLNY_TEXT (2.407Mb)
PRILOHA (4.391Mb)
POSUDEK (96.46Kb)
POSUDEK (122.0Kb)
Collections
  • Bakalářské práce - 13138 [293]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV