<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=139724"><dc:title>Nadzorovano globoko učenje za segmentacijo razpok v betonu</dc:title><dc:creator>Šuc,	Matic	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Skočaj,	Danijel	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Tabernik,	Domen	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>segmentacija</dc:subject><dc:subject>klasifikacija</dc:subject><dc:subject>računalniški vid</dc:subject><dc:subject>globoko učenje</dc:subject><dc:subject>razpoke v betonu</dc:subject><dc:description>Eden izmed problemov upravljanja z infrastrukturo je pregledovanje njene kakovosti, ki preverja stanje infrastrukture kot so cestišča, mostovi in podobni objekti. Razpoke so zelo zgodnji indikator morebitnega slabšanja stanja infrastrukture objektov, kar je lahko nevarno za uporabnike. Hitra in natančna detekcija razpok lahko bistveno zmanjša stroške vzdrževanja in izboljša učinkovitost. V diplomski nalogi je predstavljena rešitev tega problema z nadzorovanim globokim učenjem za segmentacijo razpok v betonu. Predstavljeni so tudi dodatki k rešitvi, ki znatno pripomorejo k izboljšanju učinkovitosti in zmogljivosti modela. Rešitev je ovrednotena na več različnih slikovnih množicah ter primerjana s sorodnimi pristopi.</dc:description><dc:date>2022</dc:date><dc:date>2022-09-06 13:50:00</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>139724</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>