Semantična segmentacija slik za razpoznavanje notranjih prostorovLampe, Ajda (Avtor) Kristan, Matej (Mentor) računalniški vidrazpoznavanje prostorovsemantična segmentacijakonvolucijske nevronske mrežeRazpoznavanje prostorov je zanimiv problem na področju računalniškega vida, ki je praktično uporaben na mnogo področjih v vsakdanjem življenju. Z razvojem mobilne robotike bo potreba po učinkovitem in točnem razpoznavanju prostorov rasla. V zadnjem času metode za klasifikacijo prostorov dosegajo vedno boljše rezultate z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež, naučenih na veliki količini podatkov, vendar večina metod temelji na razpoznavanju celotne slike. Slabost teh sistemov se pokaže, kadar se na sliki pojavi več kot en prostor. V diplomskem delu smo razvili metodo, ki slabost obstoječih metod rešuje s semantično segmentacijo, pri tem pa smo se osredotočili na osem najpogostejših kategorij notranjih prostorov. Z uporabo dopolnjene in predelane zbirke podatkov smo izdelali in naučili tri konvolucijske nevronske mreže, ki se med seboj razlikujejo v številu polno povezanih nivojev. Njihovo točnost segmentacije in pravilnost detekcije smo numerično ovrednotili in vrednosti primerjali z rezultati obstoječe klasifikacijske mreže, ki dosega odlične rezultate pri klasifikaciji na nivoju slike. Rezultate mrež smo analizirali tudi kvalitativno. Naučene mreže presegajo rezultate referenčne, trenutno najboljše, metode za slabih 40\% pri lokalizaciji prostora in za 20\% pri detekciji objektov v sliki.20162016-09-16 17:10:01Diplomsko delo/naloga85565VisID: 18288sl