| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Hiperspektralno slikanje, difuzni modeli in modeli transformer za izboljšano detektiranje neeksplodiranih ubojnih sredstev : magistrsko delo
Avtorji:ID Vilec Letonja, Vid (Avtor)
ID Potočnik, Božidar (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Bajić, Milan (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Vilec_Letonja_Vid_2026.pdf (3,12 MB)
MD5: 3BA138602616298A4E587E4DB1F8EF3C
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu raziskujemo uporabo hiperspektralnega slikanja v kombinaciji z difuznimi modeli in modeli Transformer za detekcijo neeksplodiranih ubojnih sredstev (UXO). Dimenzionalnost hiperspektralnih podatkov zmanjšamo z metodo PCA ter tako pripravljene podatke uporabimo kot vhod v različne arhitekture globokega učenja, med drugim Vision Transformer, SegFormer, Swin Transformer, TransUNet in difuzne modele. Obravnavamo tako binarno kot semantično segmentacijo objektov UXO. Uspešnost modelov ovrednotimo na javno dostopni zbirki 134 hiperspektralnih slik, zajetih s kamero Specim IQ, pri čemer uporabimo v raziskovalni skupnosti uveljavljene metrike. Najboljše rezultate doseže doučeni model SegFormer, kar potrjuje učinkovitost prenosa znanja iz segmentacije RGB-slik na segmentacijo hiperspektralnih slik. Difuzni model dosega obetavne rezultate, vendar je zaradi dolgega časa inferenc manj primeren za realnočasovno detekcijo.
Ključne besede:hiperspektralne slike, neeksplodirana ubojna sredstva, semantična segmentacija, modeli Transformer, difuzni modeli
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[V. Vilec Letonja]
Leto izida:2026
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (IX, 51 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-97703 Novo okno
UDK:004.932:004.85(043.2)
COBISS.SI-ID:278525955 Novo okno
Datum objave v DKUM:08.05.2026
Število ogledov:202
Število prenosov:21
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.sl
Opis:Licenca Creative Commons, ki prepoveduje komercialno uporabo, vendar uporabniki ne rabijo upravljati materialnih avtorskih pravic na izpeljanih delih z enako licenco.
Začetek licenciranja:03.04.2026

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Hyperspectral imaging, diffusion and transformer models for improved detection of unexploded ordnance
Opis:In this master’s thesis, we investigate the use of hyperspectral imaging in combination with diffusion models and Transformer-based models for the detection of unexploded ordnance (UXO). The dimensionality of hyperspectral data is reduced using PCA, and the processed data is then used as input for various deep learning architectures, including Vision Transformer, SegFormer, Swin Transformer, TransUNet, and diffusion models. Both binary and semantic segmentation of UXO objects are addressed. Model performance is evaluated on a publicly available dataset of 134 hyperspectral images acquired with a Specim IQ camera, using metrics commonly adopted in the research community. The best results are achieved by a fine-tuned SegFormer model, confirming the effectiveness of knowledge transfer from RGB image segmentation to hyperspectral image segmentation. The diffusion model shows promising results, but due to long inference times, it is less suitable for real-time applications.
Ključne besede:hyperspectral images, unexploded ordnance, semantic segmentation, Transformers, diffusion models


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici