Praćenje objekata temeljeno na dubokom učenju
Sažetak na hrvatskom: U ovome radu ostvarena je reimplementacija rada Sadeghian et al. (2017), prikazane su komplikacije koje su se pojavile tijekom implementacije te njihova rješenja. Ekstraktor značajki VGG11 zauzimao je previše memorije pa je zamijenjen ResNet-18 koji postiže slične rezultate, a...
| Permalink: | http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:50992/Similar |
|---|---|
| Glavni autor: | Kovač, Grgur (-) |
| Ostali autori: | Kalafatić, Zoran (Thesis advisor) |
| Vrsta građe: | Drugo |
| Impresum: |
Zagreb,
G. Kovač,
2019.
|
| Predmet: |
duboko učenje
> praćenje više objekata
> gradijentni spust
> LSTM
> CNN
> MOT
> MOTA
> mAP
> detekcija objekata
> YOLO
> VGG
> ResNet
Deep learning
> Multiple Object Tracking
> Gradient descent
> LSTM
> CNN
> MOT
> MOTA
> mAP
> Object detection
> YOLO
> VGG
> ResNet
|
APA stil citiranja
Kovač, G., & Kalafatić, Z. (2019). Praćenje objekata temeljeno na dubokom učenju: Praćenje objekata temeljeno na dubokom učenju : diplomski rad. Zagreb: G. Kovač.
Chicago stil citiranjaKovač, Grgur, and Zoran Kalafatić. Praćenje objekata temeljeno na dubokom učenju: Praćenje objekata temeljeno na dubokom učenju : diplomski rad. Zagreb: G. Kovač, 2019.
MLA stil citiranjaKovač, Grgur, and Zoran Kalafatić. Praćenje objekata temeljeno na dubokom učenju: Praćenje objekata temeljeno na dubokom učenju : diplomski rad. Zagreb: G. Kovač, 2019.