Rozpoznávání a klasifikace obrazu konvoluční neuronovou sítí

Bc. Jakub Pekárek

Master's thesis

Image recognition and classification with convolutional network

Anotácia:

Tato diplomová práce v teoretické části prezentuje základnı́ principy, fungovánı́, a možnou aplikaci konvolučnı́ch neuronových sitı́ na frameworku Keras a knihovně TensorFlow konfigurovaných pomocı́ programovacı́ho jazyka Python. Dále charakterizuje jejich přednosti a omezenı́ při plněnı́ různých úkolů jako je rozeznávánı́ znaků, obrázků a jiných vizuálnı́ch dat. V praktické části je testovánı́ a využitı́ konvolučnı́ch neuronových sı́tı́ s různým určenı́m na obvyklých datových souborech a následně jejich použitı́ na jiných datových souborech, pro které nebyly trénovány a naučeny. V závěru pak popisuje srovnánı́ jejich výsledků dosažených na vı́ce datových souborech, které jsou nativně obsaženy v knihovnách Keras a TensorFlow.

Abstract:

This diploma thesis describes basic principles, function and possible application convolutional neural networks on the Keras framework and Tensorflow library in programming language Python. Also characterises their strengths and weaknesses in fullfiling various tasks like character or image recognition and other visual data classification. In the practical chapter is testing and usage convolutional neural networks with different purpose on usual datasets and subsequently usage on different datasets, on which they have not been trained and taught. In the conclusion describes achieved results on multiple datasets which are contained in the Keras and TensorFlow libraries.

Kľúčové slová

Keras, Transfer learning, Hluboké učenı́, Python, TensorFlow, CUDA, CNN, strojové učení, multimédia

Keywords

Deep learning, Keras, Transfer learning, Python, TensorFlow, CUDA, CNN, machine learning, multimedia

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 28. 11. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Vedúci: doc. Ing. Arnošt Veselý, CSc.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Economics and Management

Master programme / odbor:
Systems Engineering and Informatics / Informatics