Uporaba globokih modelov za iskanje po zbirki slik na podlagi skicDemić, Emil (Avtor) Čehovin Zajc, Luka (Mentor) SBIRskiceConvNeXtFSCOCOInfoNCEračunalniški vidkonvolucijske nevronske mrežeV diplomskem delu obravnavamo problem iskanja fotografij na podlagi skic. Predstavimo nov model, ki omogoča iskanje fotografij kompleksnih prizorov. Predlagani model temelji na zanesljivem in preprostem pristopu, zasnovanem po principu siamske mreže. Kot kodirnik uporabimo sodobno konvolucijsko arhitekturo ConvNeXt. Klasično izgubno funkcijo trojic nadomestimo z naprednejšo funkcijo InfoNCE. Model ovrednotimo na najsodobnejši in največji razpoložljivi podatkovni množici za iskanje fotografij prizorov, FSCOCO. Predlagani model preseže rezultate izhodiščnega modela za skoraj 30 odstotkov. Primerjamo ga tudi z modeli za multimodalno iskanje, ki jih predlagani model premaga za več kot 20 odstotkov. Poleg tega izvedemo dodatna ovrednotenja, ki dodatno potrjujejo njegovo robustnost. Opravimo tudi študijo z uporabniki, v kateri analiziramo primere neuspešnega delovanja modela ter izpostavimo izzive, povezane s podatkovno množico, s katerimi se model sooča.20252025-03-11 15:25:01Diplomsko delo/naloga167773sl