Primjena dubokog učenja u prepoznavanju umjetničkog stila iz digitalnih slika : diplomski rad - Gradečak, Andrea (A. Gradečak, 2017)
Sažetak na hrvatskom: Konvolucijske neuronske mreže su dosada najuspješniji model za prepoznavanje slika, ali se do sada nisu značajnije koristile za prepoznavanje stilova u umjetničkim djelima. U ovom diplomskom radu razvili smo konvolucijsku neuronsku mrežu za spomenuti problem eksperimentirajući s raznim segmentima ovog modela. Model ima 7 blokova od kojih svaki sadrži 1 konvolucijski sloj, rectified linear unit i max-pooling sloj. Model ima 32 mape značajki u prvom konvolucijskom sloju, a broj im se udvostručava nakon svakog max-pooling sloja. Na kraju neuronske mreže se nalazi 1 potpuno povezan sloj s 8 neurona te soft-max izlazni sloj. Kao osnovu za naš model i usporedbu rezultata koristili smo VGG16 mrežu u kombinaciji s metodom Support Vector Machine (SVM) kao klasifikatorom. Kako bismo nadoknadili količinski malen skup podataka i pritom ga uvećali, upotrijebili smo tehniku obrezivanja slike pomoću klizećeg prozora uzimajući maksimalno 10 dijelova originalne slike. Model smo testirali na 3 para umjetničkih stilova i postigli najvišu točnost od 95.3% na skupu Color Field Painting i Magic Realism. Unatoč tomu, rezultat nije nadmašio točnost VGG16 mreže od 97.8%. Na kraju, zaključujemo da učenje konvolucijske neuronske mreže na umjetničkim slikama bez agresivne augmentacije nije uspješnije od korištenja unaprijed naučene mreže i SVM klasifikatora.