Segmentacija eksperimentalne postavitve nosilcev in pospeškomerov z uporabo prenesenega učenjaKüplen, Blaž (Avtor) Slavič, Janko (Mentor) segmentacija instancpreneseno učenjegloboke nevronske mrežestrojni vidgloboko učenjeV zaključni nalogi smo obravnavali problem samodejne zaznave in segmentacije elementov v eksperimentalni postavitvi nosilcev in merilnikov pospeška, s pomočjo strojnega vida. Za reševanje problema je bila uporabljena metoda prenesenega učenja, pri čemer se je dodatno učil model YOLOv11s-seg na ročno ustvarjeni in označeni podatkovni množici. Ocenjevanje uspešnosti je temeljilo na standardiziranih merilih. Rezultati kažejo, da model dosega visoko natančnost in zanesljivo segmentacijo tudi na nevidenih testnih slikah, kar potrjuje dobro sposobnost posploševanja in robustnost. Predlagani pristop se je izkazal kot učinkovit za avtomatizacijo identifikacije eksperimentalnih komponent v laboratorijskem okolju.20252025-08-28 08:31:09Diplomsko delo/naloga171553UDK: 531.768:004.93:004.85(043.2)VisID: 274848COBISS_ID: 247396867sl