<?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=187771"><dc:title>Nenadzorovana detekcija sprememb v satelitskih posnetkih z generiranjem sintetičnih primerov</dc:title><dc:creator>Smole,	Enej	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Čehovin Zajc,	Luka	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Rolih,	Blaž	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>nenadzorovano učenje</dc:subject><dc:subject>detekcija sprememb</dc:subject><dc:subject>DINOv3</dc:subject><dc:subject>sintetične spremembe</dc:subject><dc:subject>DRAEM</dc:subject><dc:subject>daljinsko zaznavanje</dc:subject><dc:description>Detekcija sprememb v daljinsko zaznanih satelitskih posnetkih navadno zahteva velike količine ročno označenih parov slik, kar je drago in časovno potratno. Diplomska naloga za osnovo uporabi ogrodje BTC s kodirnikom DINOv3 in model nauči izključno na sintetičnih spremembah, pri čemer podrobneje razišče DRAEM-u podoben pristop z organsko obliko maske in mehkim mešanjem vsebine. Rezultati na treh podatkovnih zbirkah satelitskih posnetkov pokažejo, da preprostejše metode vodijo v učenje po bližnjici, medtem ko DRAEM-u podoben pristop ta problem občutno omili in doseže konkurenčne rezultate v primerjavi z bolj kompleksnimi nenadzorovanimi metodami.</dc:description><dc:date>2026</dc:date><dc:date>2026-09-14 10:40:14</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>187771</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>