<?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=165141"><dc:title>Združevanje podatkov globinske in črno bele kamere za doseganje hiperločljivosti</dc:title><dc:creator>Zupan,	Urh	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Vrabič,	Rok	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>konvolucija</dc:subject><dc:subject>podatki</dc:subject><dc:subject>hiperločljivost</dc:subject><dc:subject>UNet arhitektura</dc:subject><dc:description>Zaključno delo obravnava gradnjo in proces učenja konvolucijske nevronske mreže, z namenom združevanja podatkov iz črno-bele kamere ter globinske kamere z nizko ločljivostjo. Cilj naloge je na podlagi teh podatkov izdelati globinsko mapo notranjih prizorov z visoko ločljivostjo. Kot primarno arhitekturo konvolucijske nevronske mreže smo uporabili posodobljeno različico arhitekture UNet, ki lahko po posodobitvi sprejme dva vhoda. Z naučenim modelom hočemo dosegati dovolj visoko natančnost izhodne globinske mape ob hitrem računskem času, zato smo morali testirati več arhitektur, katerim smo spreminjali število slojev.</dc:description><dc:date>2024</dc:date><dc:date>2024-11-24 07:30:04</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>165141</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>