Aplikace konvolučních neuronových sítí pro autonomní vozidla

Ing. Dennis Tschamler

Master's thesis

Application of convolutional neural networks for autonomous vehicles

Anotácia:

Diplomová práce se zabývá problematikou konvolučních neuronových sítí a jejich použití v autonomních vozidlech. V práci je na začátku popsáno fungování umělé neuronové sítě, nejpoužívanější aktivační funkce, ztrátové funkce a optimalizátory. Dále je popsána architektura konvoluční neuronové sítě, představeno několik existujících modelů a zmíněny některé klasifikační algoritmy. Poté následuje popis implementace klasifikace dopravních značek pomocí knihovny PyTorch a frameworku PyTorch Lightning. V závěru jsou provedeny experimenty s modely ResNet50, VGG16 a AlexNet v klasifikaci dopravních značek. Každý model je natrénován v rámci čtyř experimentů. Následně jsou výsledky porovnány a zvolen nejlepší model pro tuto úlohu. Součástí experimentů jsou i vizualizace konvolučních filtrů a výsledných 2D aktivačních map.

Abstract:

The diploma thesis deals with the issue of convolutional neural networks and their use in autonomous vehicles. The work initially describes the operation of an artificial neural network, the most commonly used activation functions, loss functions and optimizers. Then the architecture of the convolutional neural network is described, several existing models and classification algorithms are introduced. This is followed by a description of the implementation of traffic sign classification using the PyTorch library and the PyTorch Lightning framework. Finally, experiments are performed with models ResNet50, VGG16 and AlexNet in the classification of traffic signs. Each model is trained in four experiments. Subsequently, the results are compared and the best model for this task is chosen. The experiments also include visualizations of convolutional filters and the resulting 2D activation maps.

Kľúčové slová

konvoluční neuronové sítě, vozidla autonomní, PyTorch, PyTorch Lightning, umělé neuronové sítě, klasifikace dopravních značek

Keywords

convolutional neural networks, autonomous vehicles, PyTorch, PyTorch Lightning, artificial neural networks, traffic sign classification

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 27. 4. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 31. 5. 2022
• Vedúci: prof. RNDr. PhDr. Antonín Slabý, CSc.
• Oponent: doc. Ing. Filip Malý, Ph.D.

University of Hradec Králové

Faculty of Informatics and Management

Master programme / odbor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika