prikaz prve stranice dokumenta Kvantifikacija stabilnosti lokalizacije objekta pravokutnim okvirom u problemu detekcije objekta
  Download
PDF 5.22 MB
master's thesis
Kvantifikacija stabilnosti lokalizacije objekta pravokutnim okvirom u problemu detekcije objekta
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science, 2023. urn:nbn:hr:217:231914
Torbarina, Roko
University of Zagreb
Faculty of Science
Department of Mathematics

Institutional repository: Repository of the Faculty of Science

Cite this document

Torbarina, R. (2023). Kvantifikacija stabilnosti lokalizacije objekta pravokutnim okvirom u problemu detekcije objekta (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:231914

Torbarina, Roko. "Kvantifikacija stabilnosti lokalizacije objekta pravokutnim okvirom u problemu detekcije objekta." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:231914

Torbarina, Roko. "Kvantifikacija stabilnosti lokalizacije objekta pravokutnim okvirom u problemu detekcije objekta." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:231914

Torbarina, R. (2023). 'Kvantifikacija stabilnosti lokalizacije objekta pravokutnim okvirom u problemu detekcije objekta', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, accessed 22 July 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:231914

Torbarina R. Kvantifikacija stabilnosti lokalizacije objekta pravokutnim okvirom u problemu detekcije objekta [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Science; 2023 [cited 2024 July 22] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:231914

R. Torbarina, "Kvantifikacija stabilnosti lokalizacije objekta pravokutnim okvirom u problemu detekcije objekta", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Science, Zagreb, 2023. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:217:231914

Metadata
TitleKvantifikacija stabilnosti lokalizacije objekta pravokutnim okvirom u problemu detekcije objekta
Title (english)Quantification of stability of object localization with a rectangular box in the problem of object detection
AuthorRoko Torbarina
MentorLuka Grubišić (mentor)
Committee memberLuka Grubišić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberGoran Igaly (član povjerenstva)
Committee memberBoris Muha (član povjerenstva)
Committee memberOzren Perše (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Science
(Department of Mathematics)
Zagreb
Defense date and country2023-09-27, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		NATURAL SCIENCES
Mathematics
Abstract
U teorijskom dijelu rada, opisane su neuronske mreže i njihove glavne komponente. Postepenom izgradnjom i uvođenjem novih koncepata, dolazi se do konvolucijskih neuronskih mreža te njihove uporabe u problemu detekcije objekta. Predstavljena je kvantifikacija stabilnosti lokalizacije objekta pravokutnim okvirom te su navedene najpopularnije metode kvantifikacije stabilnosti poput Bayesovih neuronskih mreža i Monte Carlo isključivanja. U praktičnom dijelu rada, nakon predstavljanja skupa podataka, opisana je metoda korištenja Gaussove negativne logaritamske vjerodostojnosti kao funkcije gubitka za učenje kvantifikacije stabilnosti lokalizacije objekta. Opisana je RetinaNet arhitektura korištena za treniranje modela s navedenom funkcijom greške. Provedena su različita testiranja te su dobiveni obečavajući rezultati.
Abstract (english)
In the theoretical part of the thesis, neural networks and their main components are described. By gradually building and introducing new concepts, we arrive to convolutional neural networks and their use in object detection problem. Quantification of bounding box stability is introduced and the most popular methods of stability quantification, such as Bayesian neural networks and Monte Carlo dropout are discussed. In the practical part of the paper, after the presentation of the data set, the method of using Gaussian negative log-likelihood as a loss function for learning the quantification of object localization stability is presented. The RetinaNet architecture used to train the model with the specified loss function is described. Various tests were carried out and promising results were obtained.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:217:231914
Study programmeTitle: Computer Science and Mathematics
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: sveučilišni magistar računarstva i matematike (sveučilišni magistar računarstva i matematike)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2024-02-06 13:12:00