Konvoluční neuronové sítě v analýze obrazu

Jiří Kupka

Master's thesis

Convolutional Neural Networks in Image Analysis

Anotácia:

Cílem práce je seznámit se s konvolučními neuronovými sítěmi a využít je při řešení praktické implementace detektoru a klasifikátoru dopravních značek. Na základě teoretických znalostí o fungování neuronových sítí a metodách jejich učení byla napsaná uživatelská aplikace za pomocí jazyka Python a frameworku Caffe, který zaručuje kvalitní implementaci potřebných algoritmů a vysokou rychlost výpočtů i na grafické kartě. Tato práce a uživatelská aplikace je vytvořena tak, aby bylo možné je dále rozvíjet. Aplikace je napsaná univerzálně a je možné ji zobecnit na více případů, než je detekce dopravních značek. Obsahem této práce je také srovnání výkonu a přesností jednotlivých modelů sítí s komentářem, který čtenáře navede na správný postup při tvorbě vlastních klasifikátorů.

Abstract:

The goal of the Diploma thesis is to get to know Convolutional neural networks and using this knowledge to create a traffic signs detector and a classifier. According to the theoretical knowledge of neural networks function and their learning methods, was created an user application with Python language and Caffe framework, which is a guarantee of a quality implementation of the necessary algorithms and a hight speed calculations on GPU. This theis and the user application can be further formed and developed. The application is universal, therefore it can be used for more cases than a traffic signs detecting. This text also compares a performance and an accuracy of each and individual model network with notes, which help the readers to understand neuron networks and enable them to create their own classifiers.

Kľúčové slová

Konvoluční neuronové sítě, Caffe framework, Python, historie neuronových sítí, backpropagation, umělá inteligence, strojové učení, počítačové vidění, analýza obrazu, konvoluce

Keywords

Convolutional neural networks, Caffe framework, Python, history of neural networks, backpropagation, artificial intelligence, machine learning, computer vision, image analysis, convolution

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 4. 2016

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 7. 6. 2016
• Vedúci: Jan Gaura
• Oponent: Tomáš Fabián

VŠB - Technical University of Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Master programme / odbor:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika