Slika naslovnice

Praćenje objekata u videosnimkama pomoću dubokih mreža

Sažetak na hrvatskom: Rad analizira dvije metode dubokog učenja i jednu metodu s klasičnim pristupom za praćenje objekata u video zapisu, te moćan alat za održavanje modela izgleda. Metode dubokog učenja su duboka regresijska mreža i potpuno konvolucijska sijamska mreža, koja imaju svoje prednosti i...

Full description

Permalink: http://skupnikatalog.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:48581/Similar
Glavni autor: Milošević, Denis (-)
Ostali autori: Subašić, Marko (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, D. Milošević, 2017.
Predmet:
neuronske mreže, duboke mreže, duboki modeli, model izgleda, klasični pristup računalnom vidu, cirkularne matrice, pouzdana sjećanja, Fourierova transformacija, diskretna Fourierova transformacija, sijamska mreža, potpuno konvolucijska funkcija, sportski događaji, priprema podataka, strojno učenje
neural networks, deep networks, deep models, appearance model, classic approach to computer vision, circulant matrix, reliable memories, Fourier Transformation, Discrete Fourier Transformation, siamese network, fully convolutional functions, sport events, data preparation, machine learning

APA stil citiranja

Milošević, D., & Subašić, M. (2017). Praćenje objekata u videosnimkama pomoću dubokih mreža: Praćenje objekata u videosnimkama pomoću dubokih mreža : diplomski rad. Zagreb: D. Milošević.

Chicago stil citiranja

Milošević, Denis, and Marko Subašić. Praćenje objekata u videosnimkama pomoću dubokih mreža: Praćenje objekata u videosnimkama pomoću dubokih mreža : diplomski rad. Zagreb: D. Milošević, 2017.

MLA stil citiranja

Milošević, Denis, and Marko Subašić. Praćenje objekata u videosnimkama pomoću dubokih mreža: Praćenje objekata u videosnimkama pomoću dubokih mreža : diplomski rad. Zagreb: D. Milošević, 2017.

Slični primjerci