Kvantizacija globokih opisnikov za kompresijo v robnem računalništvuŠuštar, Grega (Avtor) Čehovin Zajc, Luka (Mentor) nevronske mrežegloboko učenjekvantizacijarobno računalništvoV diplomskem delu obravnavamo idejo kvantizacije globokih opisnikov, ki jih vračajo skriti sloji konvolucijskih nevronskih mrež. Cilj pristopa je zmanjšati število bitov in posledično količino informacij, da bi se te hitreje in bolj učinkovito poslali prek mreže na oblak, kjer bi se procesiranje nadaljevalo. To nam bi omogočilo nadzorovano stiskanje vhodnih podatkov, porazdeljeno procesiranje med dvema sistemoma in morda celo delno anonimizacijo surovih podatkov. V okviru dela smo izvedli eksperiment z modelom za kategorizacijo, ki smo ga učili na dveh standardnih zbirkah slik. Rezultati eksperimenta kažejo, da je tak razcep obdelave slike mogoč. Količina podatkov za prenos kvantiziranih opisnikov je nižja kot v primeru uporabe brezizgubnega slikovnega kodeka. V diskusiji opišemo tudi pomanjkljivosti zasnove našega eksperimenta in podamo predloge za nadaljnje raziskave na tem področju.20222022-09-15 14:20:06Diplomsko delo/naloga140541VisID: 34859COBISS_ID: 123688963sl