Kombiniranje več modelov razvrščanja vzorcev na primeru ocenjevanja starosti osebe iz digitalnih posnetkovHorvat, Tadej (Avtor) Potočnik, Božidar (Mentor) Šavc, Martin (Mentor) ocenjevanje starosti osebkonvolucijske nevronske mrežeansambelsko učenjeV tej diplomski nalogi se ukvarjamo s kombiniranjem različnih prosto dostopnih modelov konvolucijskih nevronskih mrež za reševanje problema ocenjevanja starosti oseb iz digitalnih posnetkov. Naš cilj je bil implementirati ansambelske metode, ki so bolj uspešne od vsakega posameznega modela v našem ansamblu. Kombinirali smo pet osnovnih modelov konvolucijskih nevronskih mrež, in sicer Xception, ResNet152V2, InceptionV3, InceptionResNetV2 in EfficientNetV2B0. Modele smo kombinirali na nivoju rezultatov in na nivoju značilnic, pri čemer smo implementirali štiri metode kombiniranja na nivoju rezultatov in pet metod kombiniranja na nivoju značilnic. Za učenje posameznih modelov in testiranje metod smo uporabili bazo podatkov UTKFace. Najboljši rezultat smo dosegli z metodo večslojnega »stackinga«, in sicer srednjo absolutno napako 4,526 let nad našo testno množico. Rezultat le malenkost zaostaja za rezultati najboljših sodobnih metod ocenjevanja starosti iz digitalnih posnetkov.[T. Horvat]20232023-08-23 15:30:26Diplomsko delo/naloga85260UDK: 004.8(043.2)COBISS_ID: 170567171sl