Objektové rozpoznávání v TensorFlow - Chmel, Štěpán; Zeman, Václav; Valášek, Jan; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2018)
Cílem této bakalářské práce je zjistit, který existující model pro objektové rozpozná-vání je vhodný pro trénování nového modelu tak, aby bylo možné rozpoznávat objekt „handgun“ v reálném čase. Dále pak jaká trénovací data jsou nejvhodnější pro trénování takového modelu.V první části popisuji knihovnu TensorFlow a její část pro objektové rozpoznávání. Ve druhé části se zaměřuji na komponenty potřebné pro provedení praktické části této práce. V části třetí se zabývám vytvářením nových modelů pro rozpoznávání objektů. Ve čtvrté a poslední části vyhodnocuji efektivitu nově vytvořených modelů. Na základě informací z teoretické části jsem vytvořil 10 nových modelů, jejichž celková doba trénování byla přes 90 hodin. Na základě krátkého testu jsem vybral 4 nejlepší modely a podrobil je hlubšímu testování na skupině padesáti fotografií a testu detekce v reálném času s pomocí webkamery mého počítače. Na základě podrobnějších testů jsem vyhodnotil, že nejlepším modelem pro tréno-vání byl model, který se skládal ze selektoru rysů Inception_V2 a meta-architektury SSD. Nejlepšími trénovacími daty jsou pak fotografie, které zachycují požadovaný objekt celý i částečně z různých úhlů spolu s dalšími objekty, které nejsou předmětem trénování.
Vedoucí práce: Václav Zeman
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2018
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2018
Způsob přístupu: Internet
Keywords: aplikovaná informatika [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses