Uporaba globokega učenja za detekcijo objektov na fotografijah turističnih nastanitevNovak, Gregor (Avtor) Curk, Tomaž (Mentor) globoko učenjestrojno učenjeprepoznavanje objektovdetekcija objektovV diplomski nalogi smo poskusili rešiti problem izbire najprimernejših modelov detekcije objektov z metodami globokega učenja za uporabo na fotografijah, značilnih za oglase turističnih nastanitev. Pri tem smo za referenčno množico fotografij turističnih nastanitev uporabili fotografije iz spletnih oglasov. Osredotočili smo se na oglase nastanitev iz dveh priljubljenih slovenskih turističnih destinacij, Kranjske Gore in Pirana. Uporabili smo več vnaprej naučenih modelov, ki kot rezultat svoje detekcije vračajo mejne škatle objektov. Šest uporabljenih modelov je bilo učenih na množici fotografij COCO, dva modela pa sta bila učena na množici Open Images. Modele smo primerjali glede na rezultate detekcije na fotografijah turističnih nastanitev, na delu testne množice Open Images pa smo poskusili ovrednotiti tudi njihovo uspešnost. Predstavimo tudi nov način uporabe obstoječih modelov, združevanje v sistem več modelov. Glede na pridobljene rezultate, kot najbolj primeren nabor izmed uporabljenih modelov, predlagamo združen sistem modelov, kjer uporabimo modela R-FCN in YOLOv3, učena na množici COCO, v kombinaciji z modelom Faster R-CNN, učenim na množici Open Images.20202020-09-15 21:05:19Diplomsko delo/naloga120072sl