prikaz prve stranice dokumenta Raspoznavanje objekata na slikama pomoću dubokog učenja
No public access
undergraduate thesis
Raspoznavanje objekata na slikama pomoću dubokog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. urn:nbn:hr:168:012598
Miličević, Luka
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Miličević, L. (2024). Raspoznavanje objekata na slikama pomoću dubokog učenja (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:012598

Miličević, Luka. "Raspoznavanje objekata na slikama pomoću dubokog učenja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:012598

Miličević, Luka. "Raspoznavanje objekata na slikama pomoću dubokog učenja." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:012598

Miličević, L. (2024). 'Raspoznavanje objekata na slikama pomoću dubokog učenja', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 26 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:012598

Miličević L. Raspoznavanje objekata na slikama pomoću dubokog učenja [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2024 [cited 2024 December 26] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:012598

L. Miličević, "Raspoznavanje objekata na slikama pomoću dubokog učenja", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:012598

Metadata
TitleRaspoznavanje objekata na slikama pomoću dubokog učenja
Title (english)Image Classification Using Deep Learning
AuthorLuka Miličević
MentorKrešimir Križanović (mentor)
Committee memberKrešimir Križanović (predsjednik povjerenstva)
Committee memberJosipa Lipovac (član povjerenstva)
Committee memberRafael Josip Penić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2024-07-12, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Duboko učenje koristi višeslojne neuronske mreže za modeliranje složenih obrazaca u podacima, omogućujući visoku preciznost u zadacima poput klasifikacije objekata na fotografijama. Ovaj rad bavi se klasifikacijom pričvrsnih elemenata u kategorije i potkategorije koristeći konvolucijske neuronske mreže, danas prevladavajuću arhitekturu u području računalnog vida. Proces uključuje pripremu velikog skupa podataka za učenje i odabir idealne rezolucije slika, dizajn arhitekture jednostavne i kompleksne neuronske mreže te fine-tuning postojećih modela, treniranje modela i konačnu evaluaciju sustava. Različiti modeli uspoređeni su međusobno i na varijacijama ulaznog skupa podataka kako bi se utvrdila njihova učinkovitost i preciznost. Rezultati pokazuju potencijal primjene dubokog učenja za klasifikaciju u stvarnim uvjetima.
Abstract (english)
Deep learning uses multi-layer neural networks to model complex patterns in data, enabling high accuracy in tasks such as classifying objects in photographs. This paper deals with the classification of fasteners into categories and subcategories using convolutional neural networks, today's prevailing architecture in the field of computer vision. The process includes preparation of a large data set for learning and selection of ideal image resolution, design of simple and complex neural network architectures and fine-tuning of existing models, training and final evaluation of the created system. Different models were compared to each other and on variations of the input data set in order to determine their effectiveness and precision. The results show potential of applying deep learning for classification in real conditions.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:012598
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2024-10-12 21:36:24