prikaz prve stranice dokumenta Interpretabilnost konvolucijskih neuronskih mreža nad klasifikacijskim problemima iz rendgenskih slika pomoću Grad-CAM metode
Access restricted to students and staff of home institution
master's thesis
Interpretabilnost konvolucijskih neuronskih mreža nad klasifikacijskim problemima iz rendgenskih slika pomoću Grad-CAM metode
Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2021. urn:nbn:hr:190:240921
Filipčić, Karlo
University of Rijeka
Faculty of Engineering
Department of Computer Engineering
Section of Intelligent Computing Systems

Institutional repository: Repository of the University of Rijeka, Faculty of Engineering

Cite this document

Filipčić, K. (2021). Interpretabilnost konvolucijskih neuronskih mreža nad klasifikacijskim problemima iz rendgenskih slika pomoću Grad-CAM metode (Master's thesis). Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:240921

Filipčić, Karlo. "Interpretabilnost konvolucijskih neuronskih mreža nad klasifikacijskim problemima iz rendgenskih slika pomoću Grad-CAM metode." Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:240921

Filipčić, Karlo. "Interpretabilnost konvolucijskih neuronskih mreža nad klasifikacijskim problemima iz rendgenskih slika pomoću Grad-CAM metode." Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:240921

Filipčić, K. (2021). 'Interpretabilnost konvolucijskih neuronskih mreža nad klasifikacijskim problemima iz rendgenskih slika pomoću Grad-CAM metode', Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, accessed 23 June 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:240921

Filipčić K. Interpretabilnost konvolucijskih neuronskih mreža nad klasifikacijskim problemima iz rendgenskih slika pomoću Grad-CAM metode [Master's thesis]. Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering; 2021 [cited 2024 June 23] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:240921

K. Filipčić, "Interpretabilnost konvolucijskih neuronskih mreža nad klasifikacijskim problemima iz rendgenskih slika pomoću Grad-CAM metode", Master's thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, Rijeka, 2021. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:240921

Metadata
TitleInterpretabilnost konvolucijskih neuronskih mreža nad klasifikacijskim problemima iz rendgenskih slika pomoću Grad-CAM metode
Title (english)Interpretability of convolutional neural networks for classification problems related to X-ray images using the Grad-CAM method
AuthorKarlo Filipčić
MentorIvan Štajduhar (mentor)
Committee memberSandi Ljubić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberGoran Mauša (član povjerenstva)
Committee memberIvan Štajduhar (član povjerenstva)
GranterUniversity of Rijeka
Faculty of Engineering
(Department of Computer Engineering)
(Section of Intelligent Computing Systems)
Rijeka
Defense date and country2021-09-20, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Ovaj diplomski rad daje pregled korištenja Grad-CAM metode interpretabilnosti konvolucijskih neuronskih mreža nad klasifikacijskim problemima iz rendgenskih slika ruke. U tu svrhu su trenirani modeli različitih arhitektura na kojima je primijenjena Grad-CAM metoda interpretabilnosti. Pojedini rezultati su pokazali kako interpretabilnost izlaza modela eventualno može biti korisna radiolozima pri radu s rendgenskim slikama te potencijalno mogu poslužiti kao alat za postizanje većeg povjerenja ljudi u modele strojnog učenja.
Abstract (english)
This thesis provides an overview of the use of the Grad-CAM method of interpretability of convolutional neural networks over classification problems from X-ray images. For this purpose, models of different architectures were trained on which the GradCAM interpretability method was applied. Some of the achieved results have shown that interpretable output of models can provide radiologists helpful assistance when working with X-ray images and could potentially serve as a tool to achieve greater trust of people in machine learning models.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:190:240921
Study programmeTitle: Computer Engineering
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsAccess restricted to students and staff of home institution
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2021-10-18 09:46:06