Zpět na vyhledávání

Marián KADLEČÍK

Bachelor's thesis

Segmentace obrazu pomocí neuronových sítí

Image segmentation using neural networks
Abstract:
Tato práce se zabývá segmentací obrazu za využití neuronových sítí. Začátek práce se zabývá problematikou segmentování s několika existujícími metodami nevyužívající neuronových sítí. Následně se práce již zaměřuje na neuronové sítě, jejich strukturu, funkcionalitu a využití pro segmentaci s analýzou několika vybraných architektur. Vybranými architekturami jsou U-Net (2015), DoubleU-Net (2020) a ResUNet …more
Abstract:
This work deals with image segmentation via the usage of neural networks. The beginning of the work focuses on the problem of segmentation itself with a description of a couple of existing methods that do not use neural networks. Afterwards the work shifts it's focus to neural networks, their structure, functionality and usage for segmentation with an analysis of multiple existing architectures. Those …more
 

Keywords

segmentace obrazu neuronové sítě konvoluční neuronové sítě python pytorch
 
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 4. 5. 2023
Accessible from:: 31. 12. 2999

Thesis defence

  • Supervisor: Ing. Martin Prantl, Ph.D.

Citation record

Cite this text
The right form of listing the thesis as a source quoted

KADLEČÍK, Marián. Segmentace obrazu pomocí neuronových sítí. Plzeň, 2023. bakalářská práce (Bc.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta aplikovaných věd

Full text of thesis

Accessibility: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti

Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:
  • Soubory jsou nedostupné.
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta aplikovaných věd
Vázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=93695 Reference to the local database file of the institution