Ing. Dušan Šuľan

Diplomová práce

Plant Pest Detection via Deep-Learning Models

Plant Pest Detection via Deep-learning Models
Abstract:
This diploma thesis addresses the detection of pests using deep learning models. The aim was to train deep learning networks for accurate and fast pest detection. The evaluation was based on Precision, Recall, and network speed indicator. The results show that the fastest of the tested networks is Scaled YOLOv4 CSP Large and the most accurate is Faster R-CNN with Resnet152. Basic network augmentations …více
Abstract:
Tato diplomová práce řeší detekci škůdců pomocí modelů hlubokého učení. Cílem bylo natrénovat sítě hlubokého učení pro přesnou a rychlou detekci škůdců. Vyhodnocení probíhalo na základě ukazatelů Precision, Recall a rychlosti sítě. Výsledky ukazují, že nejrychlejší z testovaných síťí je Scaled YOLOv4 CSP Large a nejpřesnejší Faster R-CNN s Resnet152. Základní augmentace sítí zlepšili přesnost o 10 …více
 
 
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 17. 5. 2021

Obhajoba závěrečné práce

Citační záznam

Jak správně citovat práci

Šuľan, Dušan. Plant Pest Detection via Deep-Learning Models. Zlín, 2021. diplomová práce (Ing.). Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, Fakulta aplikované informatiky
Plny text prace je k dispozici v elektronicke podobe