|
|
|
|
| LEADER |
02188na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2017 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid5171
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Marče, Petra
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Istovremena lokalizacija i segmentacija objekata :
|b diplomski rad /
|c Petra Marče ; [mentor Siniša Šegvić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Simultaneous object localization and segmentation
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b P. Marče,
|c 2017.
|
| 300 |
|
|
|a 46 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: U okviru magistarskog rada proučavaju se duboke konvolucijske neuronske mreže za zadatke detekcije objekata i segmentacije slika. Metoda detekcije objekata SSD detaljno je opisana i isprobana na ispitnim skupovima PASCAL VOC2007, Cityscapes i KITTI. Za semantičku segmentaciju slika ispitnog skupa Cityscapes korištena je potpuno konvolucijska mreža s dilatiranim konvolucijama. Segmentacija instanci objekata ostvarena je kombiniranjem semantičke segmentacije i regresije vektora centroida objekta.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: This master thesis studies approach to object detection and image segmentation using deep convolutional neural networks. The SSD object detection approach is thoroughly described and tested on PASCAL VOC2007, Cityscapes and KITTI datasets. For semantic segmentation on Cityscapes dataset, fully convolutional network with \textit{atrous} convolutions is used. Instance segmentation is achieved combining semantic segmentation and object centroid vector regression.
|
| 653 |
|
1 |
|a konvolucijske neuronske mreže, duboko učenje, klasifikacija, regresija, VGG16, detekcija objekata, semantička segmentacija, SSD, višezadaćno učenje, Cityscapes
|
| 653 |
|
1 |
|a convolutional neural networks, deep learning, classification, regression, VGG16, object detection, semantic segmentation, multi-task learning, Cityscapes
|
| 700 |
1 |
|
|a Šegvić, Siniša
|4 ths
|
| 942 |
|
|
|c Y
|
| 999 |
|
|
|c 49360
|d 49360
|