Slika naslovnice

Detekcija sudionika u prometu u snimkama prometnica pomoću dubokog učenja

Sažetak na hrvatskom: U uvodnom dijelu definirao sam problem koji ću pokušati riješiti u ovom radu a to je detekcija pješaka i automobila na slikama prometnica. Drugo poglvlje započeo sam sa konvolucijskim slojevima koji se sastoje od malih filtera koji "kližu" po ulaznoj mapi te obavljaju...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:50161/Similar
Glavni autor: Sukno, Matija (-)
Ostali autori: Subašić, Marko (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, M. Sukno, 2017.
Predmet:
neuronske mreže > konvolucijske neuronske mreže > detekcija objekata > tehnika klizećeg prozora > detekcija pješaka > detekcija automobila > dropout > aktivacijske funkcije > konvolucijski sloj > potpuno povezani sloj > slojevi sažimanja
neural networks > convolutional neural networks > convolutional layers > object detection > sliding window technique > pedestrian detection > car detection > dropout > activation functions > fully connected layers > pooling layers

APA stil citiranja

Sukno, M., & Subašić, M. (2017). Detekcija sudionika u prometu u snimkama prometnica pomoću dubokog učenja: Detekcija sudionika u prometu u snimkama prometnica pomoću dubokog učenja : završni rad. Zagreb: M. Sukno.

Chicago stil citiranja

Sukno, Matija, and Marko Subašić. Detekcija sudionika u prometu u snimkama prometnica pomoću dubokog učenja: Detekcija sudionika u prometu u snimkama prometnica pomoću dubokog učenja : završni rad. Zagreb: M. Sukno, 2017.

MLA stil citiranja

Sukno, Matija, and Marko Subašić. Detekcija sudionika u prometu u snimkama prometnica pomoću dubokog učenja: Detekcija sudionika u prometu u snimkama prometnica pomoću dubokog učenja : završni rad. Zagreb: M. Sukno, 2017.

Slični primjerci