Primjena modela neuronske mreže na FSOCO skupu slika

završni rad

• Naslov (engleski): Application of neural network models to the FSOCO image set
• Autor: Nikolina Sitar
• Mentor: Tomislav Stipančić (mentor)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet strojarstva i brodogradnje; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-09-28, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Strojarstvo

Sažetak

U ovom radu dan je teorijski pregled strojnog učenja, konvolucijske neuronske mreže te pojmova bitnih za razumijevanje same evaluacije dobivenih rezultata. Nakon prikladnog uvođenja pojmova, rad se nastavlja s praktičnim dijelom zadatka koji kreće s odabirom prikladnog modela postojeće mreže. Nastavno na to, odabrani se model trenira na FSOCO skupu podataka. Navedeni skup podataka je jedini prikladan za ovaj zadatak zbog specifičnosti objekata koje je potrebno detektirati i klasificirati. Na kraju se provodi evaluacija dobivenih rezultata u kontekstu buduće primjene treniranog modela, s fokusom na vrijednosti srednje prosječne preciznosti (mAP).

Sažetak (engleski)

In this paper, theoretical background is given regarding the machine learning, convolutional neural networks and main expressions crucial for understanding the evaluation of the results. After appropriatelly introducing key expressions, paper is continued with practical part which starts with choosing the right model of existing network. Afterwards, chosen model is being trained on FSOCO dataset. Mentioned dataset is the only appropriate for this problem due to specific object that need to be detected and classified. At the end, evaluation of the results is made keeping in mind future use of trained model, with focuse on mean average precision (mAP).

• Ključne riječi: strojno učenje; konvolucijska neuronska mreža; FSOCO; detekcija; klasifikacija; srednja prosječna preciznost
• Ključne riječi (engleski): machine learning; convolutional neural networks; FSOCO; detection; classification; mean average precision
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:235:663552
• Studijski program: Naziv: Strojarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka strojarstva (univ. bacc. ing. mech.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Rad dostupan nakon; Datum isteka embarga: 2024-09-22
• Datum i vrijeme pohrane: 2022-09-23 10:58:29