Duboki konvolucijski modeli za praćenje objekata

Sažetak na hrvatskom: Ovaj rad se bavi problemom detekcije i praćenja sa dubokim konvoluciiskim modelima. Objašnjeni su koncepti dubokih konvolucijskih modela, metode učenja te metode detekcije i praćenja objekata. Također su opisani modeli detekcije i praćenja objekata koji su razvijeni u okviru ov...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:48881/Details
Glavni autor: Fabijanić, Ivan (-)
Ostali autori: Šegvić, Siniša (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, I. Fabijanić, 2017.
Predmet:
LEADER 02576na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2017 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid6423 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Fabijanić, Ivan 
245 1 0 |a Duboki konvolucijski modeli za praćenje objekata :  |b diplomski rad /  |c Ivan Fabijanić ; [mentor Siniša Šegvić]. 
246 1 |a Deep convolutional models for object tracking  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b I. Fabijanić,  |c 2017. 
300 |a 64 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b diplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 56, datum predaje: 2017-06-29, datum završetka: 2017-07-19 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: Ovaj rad se bavi problemom detekcije i praćenja sa dubokim konvoluciiskim modelima. Objašnjeni su koncepti dubokih konvolucijskih modela, metode učenja te metode detekcije i praćenja objekata. Također su opisani modeli detekcije i praćenja objekata koji su razvijeni u okviru ovog rada. Modeli su evaluirani tako da se mjerila kvaliteta praćenja modela za praćenje u odnosu na model za detekciju, mjerila se kvaliteta praćenja u odnosu na duljinu faze učenja i mjerila se brzina izvođenja ta dva modela. Testovi i faze učenja su provedeni na video snimci nogometne utakmice koja je snimana iz ptičje perspektive gdje su kao objekti za praćenje bili igrači oba tima i sudac. 
520 3 |a Sažetak na engleskom: This paper examines the problems of object tracking and detection with deep convolutional models. Concepts of deep convolutional networks, learning methods and methods for detection and tracking have been explained as well. Detection and tracking models developed for this paper have also been explained. Models are evaluated with measurement of tracking quality of tracking model against detection model, measurement of tracking quality with different length of learning phase and with measurement of execution performance of those two models. Learning phases and tests have been executed on video file containing the football match which have been filmed in bird's eye perspective where the tracking objects have been players of both teams and the referee. 
653 1 |a praćenje objekata  |a detekcija objekata  |a konvolucijske neuronske mreže  |a računalni vid  |a duboko učenje  |a TensorFlow 
653 1 |a object tracking  |a object detection  |a convolutional neural networks  |a computer vision  |a deep learning  |a TensorFlow 
700 1 |a Šegvić, Siniša  |4 ths 
942 |c Y 
999 |c 48881  |d 48881