Odhad hloubkové mapy za využití neuronových sítí – Ing. Ladislav Beran
Ing. Ladislav Beran
Doctoral thesis
Odhad hloubkové mapy za využití neuronových sítí
The depth map estimation using neural networks
Anotácia:
Tato práce se zabývá aktuálním tématem umělých neuronových sítí a jejich využití v odhadu hloubkové mapy na základě vstupního barevného snímku získaného z monokulární kamery. Práce je rozdělena do několika částí. V první části práce jsou popsány teoretické základy umělých neuronových sítí. Následující část se zabývá analýzou aktuálně používaných architektur neuronových sítí a výběrem vhodné struktury …viacAbstract:
This thesis describes neural networks and implementation of these neural networks for depth scene estimation. Input for the neural network is image obtained from monocular camera. The first part of the thesisi contains introduction to the neural networks. The second part describes appropriate architectures usable for image segmentation. The third part of this thesis describes methods usable for poing …viac
Jazyk práce: Czech
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 2. 2. 2022
Zverejniť od: 31. 12. 2999
Obhajoba závěrečné práce
- Vedúci: doc. Ing. Petr Doležel, Ph.D.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
Beran, Ladislav. Odhad hloubkové mapy za využití neuronových sítí. Pardubice, 2022. disertační práce (Ph.D.). Univerzita Pardubice. Fakulta elektrotechniky a informatiky
Plný text práce
Právo: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Pardubice, Fakulta elektrotechniky a informatikyUniversity of Pardubice
Faculty of Electrical Engineering and InformaticsDoctoral programme / odbor:
Electrical Engineering and Informatics / Information, Communication and Control Technologies
Práce na příbuzné téma
-
Využití zpracování obrazu pro kontrolu kompletace výrobku
Marek Svoboda -
Zpracování obrazu egyptských hieroglyfů metodami hlubokého učení
Petra Andrejsková -
Desktopová aplikace na interaktivní dokreslování obrazu
Jiří Skopal -
Rozpoznávání objektů v obrazu na platformě NVidia Jetson Nano
Michal SCHWOB -
Detekce přechodů pomocí technik hlubokého učení a zpracování obrazu
Vojtěch Schindler -
Konvoluční neuronová síť pro zpracování obrazu
Mária Krajčovičová -
Zpracování obrazu pro kontrolu kvality dveřního panelu
Jakub Graňák -
Nástroj pro zpracování obrazu a vyhodnocení experimentů s roboty typu Kilobot s využitím OpenCV a jazyka C/C++
Petr Svoboda