| Title: | Prepoznava divjih živali na slikah z uporabo rezidualnih nevronskih mrež : diplomsko delo |
|---|
| Authors: | ID Lakič, Mitja (Author)
ID Karakatič, Sašo (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  VS_Lakic_Mitja_2020.pdf (2,67 MB)
MD5: 4888B609D2D1BE3A65438EC19CF3547C
PID: 20.500.12556/dkum/bd0c8c77-44d6-4e18-af5c-5ae85e40e00b
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Bachelor thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.11 - Undergraduate Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | V diplomskem delu se ukvarjamo s prepoznavanjem divjih živali na slikah z uporabo rezidualnih nevronskih mrež. Namen diplomskega dela je predstaviti rezidualne nevronske mreže in probleme, ki jih te mreže rešujejo. Pri prepoznavanju živali smo se omejili na 10 različnih kategorij divjih živali, podatkovna množica pa je bila sestavljena iz 10.000 slik. Rešitev smo razvili s pomočjo programskega jezika Python in programske knjižnice PyTorch. Primerjali smo rezultate treh različnih modelov nevronskih mrež, kjer je najboljši model dosegel 99,9-% točnost prepoznavanja. Ugotovili smo, da rezidualne nevronske mreže z uporabo preskočnih povezav zelo ugodno vplivajo na točnost modela, pri tem pa se najbolje izkažejo modeli, ki so bili predhodno naučeni. |
|---|
| Keywords: | rezidualna nevronska mreža, računalniški vid, prepoznavanje divjih živali, globoko učenje, izginjajoči gradient |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [M. Lakič] |
|---|
| Year of publishing: | 2020 |
|---|
| Number of pages: | IX, 65 f. |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-76870 |
|---|
| UDC: | 004.932:004.8(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 38054915 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:W8ONNTN1 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 03.11.2020 |
|---|
| Views: | 1009 |
|---|
| Downloads: | 123 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
