Využití metod strojového učení pro klasifikaci obrazových a lidarových dat – Bc. Vojtěch JABŮREK
Bc. Vojtěch JABŮREK
Diplomová práce
Využití metod strojového učení pro klasifikaci obrazových a lidarových dat
Using machine learning methods for image and lidar data classification
Anotace:
Tématem diplomové práce je aplikace moderních metod strojového učení pro klasifikaci obrazových a lidarových dat. Práce se zaměřuje na tři případové studie, které se dotýkají fyzicko-geografických i socio-ekonomických témat. Cílem práce je využití metod strojového učení k dosažení co nejefektivnějšího a nejpřesnějšího řešení při klasifikaci dat do vybraných tříd. První případová studie se zabývá podrobnou …víceAbstract:
The topic of the thesis is the application of modern machine learning methods for image and lidar data classification. The thesis focuses on three case studies that deal with physical-geographical and socio-economic topics. The aim of the work is to use machine learning methods to achieve the most efficient and accurate solution in classifying data into selected classes. The first case study deals …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 9. 5. 2024
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: RNDr. Jakub Miřijovský, Ph.D.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
JABŮREK, Vojtěch. Využití metod strojového učení pro klasifikaci obrazových a lidarových dat. Olomouc, 2024. diplomová práce (Mgr.). UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI. Přírodovědecká fakulta
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI, Přírodovědecká fakultaUNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI
Přírodovědecká fakultaMagisterský studijní program / obor:
Geoinformatika a kartografie / Geoinformatika a kartografie
Práce na příbuzné téma
-
Strojové rozpoznávání květů na snímcích z bezpilotních leteckých prostředků
Jan Zadák -
Klasifikace dřevin pomocí metod strojového a hlubokého učení v obrazových datech pořízených bezpilotním leteckým systémem
Petr Strejček -
Hluboké učení v počítačových hrách
Adam Šufliarsky -
Hluboké učení v kryptografii
Radovan Lapár -
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Průzkum nesrovnalostí v datových souborech pro predikci vazebných míst RNA vázajících proteinů pomocí hlubokého učení.
Marko Vrábel -
EKG biometrie s využitím hlubokého učení
Tomáš Repčík -
Hluboké posilované učení s modelem prostředí a spojitými akcemi
Karol Kuna
Název
Vložil
Vloženo
Práva