prikaz prve stranice dokumenta Ugradbena izvedba konvolucijskog modela za semantičku segmentaciju
No public access
undergraduate thesis
Ugradbena izvedba konvolucijskog modela za semantičku segmentaciju
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. urn:nbn:hr:168:289878
Močilac, Stjepan
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Močilac, S. (2018). Ugradbena izvedba konvolucijskog modela za semantičku segmentaciju (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:289878

Močilac, Stjepan. "Ugradbena izvedba konvolucijskog modela za semantičku segmentaciju." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:289878

Močilac, Stjepan. "Ugradbena izvedba konvolucijskog modela za semantičku segmentaciju." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:289878

Močilac, S. (2018). 'Ugradbena izvedba konvolucijskog modela za semantičku segmentaciju', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 26 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:289878

Močilac S. Ugradbena izvedba konvolucijskog modela za semantičku segmentaciju [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2018 [cited 2024 December 26] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:289878

S. Močilac, "Ugradbena izvedba konvolucijskog modela za semantičku segmentaciju", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2018. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:289878

Metadata
TitleUgradbena izvedba konvolucijskog modela za semantičku segmentaciju
Title (english)Embedded implementation of a convolutional model for semantic segmentation
AuthorStjepan Močilac
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Committee memberSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberPetra Bevandić (član povjerenstva)
Committee memberIvan Krešo (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2018-07-06, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Ovaj rad prikazuje semantičku segmentaciju prirodnih scena učenu na modelu VGG-16. Upotrebljen je strogo nadzirani pristupi gdje u svakoj piknji skupa za učenje na raspolaganju imamo informaciju o pripadnom semantičkom razredu. Za potrebe ovog rada koristio se predtrenirani model na većoj rezoluciji slike. Korišten je programski okvir Tensorflow te biblioteke programskog jezika Python za rukovanje matricama i slikama. Prikazana je potencijalna evaluacija slika pribavljenih iz kamere u realnom vremenu. Izvedba je prilagođena radu na ugradbenom računalnom sustavu TX1.
Abstract (english)
This paper shows the semantic segmentation of natural scenes learned from the VGG-16 model. Strictly supervised approaches are used where we have information on the corresponding semantic class for each of the pixel of the learning set. For the purposes of this paper, a predetermined model was used at a higher resolution of the image. The Tensorflow program library and the Python libraries were used. A potential evaluation of images obtained from the camera in real-time is shown. The design is tailored to work on the TX1 embedded computer system on module.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:289878
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 on2019-03-13 23:15:17