prikaz prve stranice dokumenta Generiranje umjetnih podataka za učenje dekodera strukturiranog svjetla
No public access
undergraduate thesis
Generiranje umjetnih podataka za učenje dekodera strukturiranog svjetla
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. urn:nbn:hr:168:399170
Puljčan, Ana
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Puljčan, A. (2019). Generiranje umjetnih podataka za učenje dekodera strukturiranog svjetla (Undergraduate thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:399170

Puljčan, Ana. "Generiranje umjetnih podataka za učenje dekodera strukturiranog svjetla." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:399170

Puljčan, Ana. "Generiranje umjetnih podataka za učenje dekodera strukturiranog svjetla." Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:399170

Puljčan, A. (2019). 'Generiranje umjetnih podataka za učenje dekodera strukturiranog svjetla', Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 27 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:399170

Puljčan A. Generiranje umjetnih podataka za učenje dekodera strukturiranog svjetla [Undergraduate thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2019 [cited 2024 December 27] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:399170

A. Puljčan, "Generiranje umjetnih podataka za učenje dekodera strukturiranog svjetla", Undergraduate thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2019. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:399170

Metadata
TitleGeneriranje umjetnih podataka za učenje dekodera strukturiranog svjetla
Title (english)Generating Artifical Datasets for Structured Light Decoder Training
AuthorAna Puljčan
MentorTomislav Petković (mentor)
Committee memberTomislav Petković (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMarko Subašić (član povjerenstva)
Committee memberNikola Banić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2019-09-04, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Za ubrzavanje procesa 3D skeniranja moguće je koristiti neuronsku konvolucijsku mrežu. Za učenje takve mreže potreban je veliki broj ulaznih podataka. Efikasan način generiranja podataka je simulacija 3D skeniranja na računalu. U ovom radu provedena je simulacija 3D skeniranja tri objekta u Blender-u, te napisana skripta za postavljanje scene sa zadanim parametrima i provođenje simulacije. Opisana je metoda postavljanja i značenje svih parametara scene te razlog zbog kojih ih postavljamo na te vrijednosti. Zatim su opisani dobiveni rezultati simulacije i postupak rekonstrukcije objekata, potreban za provjeru ispravnosti simulacije. Iznesene su prednosti i mane ove metode te se zaključuje sa nekoliko ideja za primjenu i daljnji razvoj ove metode.
Abstract (english)
To speed up the 3D scanning process it is possible to use a neural convolution network. To train such a network, a large number of input data is required. An efficient way of generating data is simulation of 3D scanning on a computer. In this paper, the simulation of 3D scanning of three objects in Blender was carried out, and also a script was written for setting the scenes with the given parameters and performing the simulation. Moreover the method of setting and the meaning of all scene parameters and the reasons why we set them on these values is described. The results of the simulation and the process of reconstructing the objects, which are needed to verify the correctness of the simulation, are then described. Advantages and disadvantages of this method are outlined and conclude several ideas for the application and further development of these methods.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:399170
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 on2020-01-07 21:39:48