Združevanje podatkov globinske in črno bele kamere za doseganje hiperločljivostiZupan, Urh (Avtor) Vrabič, Rok (Mentor) strojno učenjenevronske mrežekonvolucijapodatkihiperločljivostUNet arhitekturaZaključno 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.20242024-11-24 07:30:04Magistrsko delo/naloga165141UDK: 004.8:681(043.2)VisID: 270164COBISS_ID: 221148419sl