izpis_h1_title_alt

Mobilna aplikacija za razpoznavanje objektov iz več pogledov
ID Račič, Matej (Avtor), ID Kristan, Matej (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (17,11 MB)
MD5: 25CC52BD0EE150E4ACF7DF8655157346
PID: 20.500.12556/rul/b75e5f31-3811-4a72-8b45-94334931f2eb

Izvleček
Diplomsko delo opisuje problem klasifikacije objektov na sliki s pomočjo mobilne aplikacije. Podrobneje smo preizkusili implementacijo Inception, ki z uporabo okolja Tensorflow \cite{tensor} omogoča enostavno spremljanje in optimizacijo učenega procesa klasifikatorja. Zajeli smo specialno zbirko za realistično objektivno analizo delovanja aplikacije. Predstavili smo dobre prakse v procesu učenja in vpliv parametrov, kot sta število iteracij in učnih primerov. Vso znanje smo uspešno uporabili in klasifikator prilagodili razpoznavanju na izbrani domeni za doseganje želenih rezultatov in uspešno klasifikacijo objektov iz različnih pogledov. S pomočjo okolja Android Studio smo tudi generirani razpoznavalnik prenesli na mobilno napravo.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:mobilne naprave, razpoznavanje objektov, nevronske mreže
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2017
PID:20.500.12556/RUL-95928 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:25.09.2017
Število ogledov:1686
Število prenosov:430
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:A mobile application for multiview object recognition
Izvleček:
The thesis deals with the problem of multiview object recognition with a mobile application. To achieve this, we have used the neural network architecture called Inception, that uses the Tensorflow environment which enables simple modifications of the learning process. We used a specific collection of images, to help us objectively and realistically evaluate how well the object recognition works. We have presented good practices and we have applied that knowledge in the development of our object recognition. We have also examined various effects of different parameters such as number of iterations and training samples. We have combined it all and modified the model for recognising our own selected categories and maximising the results of the object recognition. Using Android Studio we have transferred the generated model to a mobile device.

Ključne besede:mobile devices, object recognition, neural networks

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj