Raspoznavanje objekata dubokim neuronskim mrežama

Sažetak na hrvatskom: U ovom su radu prikazani načini rada i implementacijski detalji dubokih neuronskih mreža sa fokusom na konvolucijske neuronske mreže. Napravljen je sustav za brzu izradu različitih konvolucijskih neuronskih mreža i njihovo testiranje. Testirane su dvije različite konvolucijske...

Full description

Permalink: http://skupnikatalog.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:45579/Details
Glavni autor: Vukotić, Vedran (-)
Ostali autori: Šegvić, Siniša (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, V. Vukotić, 2014.
Predmet:
LEADER 02469na a2200241 4500
003 HR-ZaFER
005 20160516012022.0
008 160221s2014 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid1749 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Vukotić, Vedran  |9 35413 
245 |a Raspoznavanje objekata dubokim neuronskim mrežama :  |b diplomski rad /  |c Vedran Vukotić ; [mentor Siniša Šegvić]. 
246 1 |a Object recognition by deep neural networks  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b V. Vukotić,  |c 2014. 
300 |a 54 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b diplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2014-06-30, datum završetka: 2014-07-17 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: U ovom su radu prikazani načini rada i implementacijski detalji dubokih neuronskih mreža sa fokusom na konvolucijske neuronske mreže. Napravljen je sustav za brzu izradu različitih konvolucijskih neuronskih mreža i njihovo testiranje. Testirane su dvije različite konvolucijske neuronske mreže: jedna za klasifikaciju podataka iz skupa rukom pisanih znamenki MNIST te druga za prepoznavanje hrvatskih prometnih znakova iz skupa FER-MASTIF TS2010. Na kraju su opisani dobiveni rezultati te su analizirani krivo prepoznati uzorci. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: In this work, the specific mechanisms and implementational details of deep neural networks are shown with an emphasis on convolutional neural networks. A system for fast convolutional neural network prototyping is made and two different CNNs are tested: one for handwritten digits recognition, based on the MNIST dataset, and the second for Croatian traffic signs recognition, based on the FER-MASTIF TS2010 dataset. Following that, numerical results are expressed from the classifiers, their performance is evaluated and misclassified examples are briefly discussed. 
653 1 |a neuronske mreže  |a duboke neuronske mreže  |a konvolucijske neuronske mreže  |a višeklasna klasifikacija  |a raspoznavanje prometnih znakova  |a FER-MASTIF TS2010  |a MNIST  |a računalni vid  |a raspoznavanje uzoraka  |a duboko učenje 
653 1 |a neural networks  |a deep neural networks  |a convolutional neural networks  |a multiclass classification  |a traffic signs recognition  |a FER-MASTIF TS2010  |a MNIST  |a computer vision  |a pattern recognition  |a deep learning 
700 1 |a Šegvić, Siniša  |4 ths  |9 18165 
942 |c Y  |2 udc 
999 |c 45579  |d 45579