prikaz prve stranice dokumenta Primjena dubokog učenja u razvoju sustava za detekciju objekata u stvarnom vremenu
  Download
PDF 1.4 MB
undergraduate thesis
Primjena dubokog učenja u razvoju sustava za detekciju objekata u stvarnom vremenu
Zadar: University of Zadar, 2024. urn:nbn:hr:162:813729
Nenadić, Lovre
University of Zadar
Department of Information Sciences

Institutional repository: University of Zadar Institutional Repository

Cite this document

Nenadić, L. (2024). Primjena dubokog učenja u razvoju sustava za detekciju objekata u stvarnom vremenu (Undergraduate thesis). Zadar: University of Zadar. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:813729

Nenadić, Lovre. "Primjena dubokog učenja u razvoju sustava za detekciju objekata u stvarnom vremenu." Undergraduate thesis, University of Zadar, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:813729

Nenadić, Lovre. "Primjena dubokog učenja u razvoju sustava za detekciju objekata u stvarnom vremenu." Undergraduate thesis, University of Zadar, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:813729

Nenadić, L. (2024). 'Primjena dubokog učenja u razvoju sustava za detekciju objekata u stvarnom vremenu', Undergraduate thesis, University of Zadar, accessed 31 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:813729

Nenadić L. Primjena dubokog učenja u razvoju sustava za detekciju objekata u stvarnom vremenu [Undergraduate thesis]. Zadar: University of Zadar; 2024 [cited 2024 December 31] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:813729

L. Nenadić, "Primjena dubokog učenja u razvoju sustava za detekciju objekata u stvarnom vremenu", Undergraduate thesis, University of Zadar, Zadar, 2024. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:162:813729

Metadata
TitlePrimjena dubokog učenja u razvoju sustava za detekciju objekata u stvarnom vremenu
Title (english)Using deep learning in the development of object detection systems in real time
AuthorLovre Nenadić
MentorAnte Panjkota (mentor)
MentorNiko Vrdoljak (komentor)
Committee memberMirko Duić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMate Juric (član povjerenstva)
Committee memberAnte Panjkota (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zadar
(Department of Information Sciences)
Zadar
Defense date and country2024-10-09, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
U radu je prikazana primjena dubokog učenja u stvarnom vremenu, uključujući sve potrebne korake koji su doveli do izrade web aplikacije. Cilj rada je bio istrenirati model za detekciju ručnog sata i pametnog telefona, te ga implementirati u web aplikaciju. Rad je podijeljen u tri dijela, gdje se svaki nadovezuje na prethodni. U prvom dijelu teorijski je opisan YOLOv8 model, te način na koji su fotografije pripremljene za detekciju i segmentaciju objekata. U drugom dijelu objašnjen je proces treniranja modela na Google Colab platformi, uz analizu dobivenih rezultata. Na kraju rada predstavljen je Streamlit okvir i način na koji je implementiran u web aplikaciju. Također, opisano je korisničko sučelje aplikacije te rezultati detekcije i segmentacije objekata koji se prikazuju u stvarnom vremenu.
Abstract (english)
This thesis presents the application of deep learning in real-time, including all the necessary steps that led to the development of a web application. The aim of the thesis was to train a data model for detecting wristwatches and smartphones and implement it into a web application. The thesis is divided into three parts, where each builds upon the previous one. The first part theoretically describes the YOLOv8 model and the process by which the images were prepared for object detection and segmentation. The second part explains the process of training the data model on the Google Colab platform, along with an analysis of the achieved results. The final part of the thesis presents the Streamlit framework and how it was implemented into the web application. Furthermore, the application's user interface is described, and the results of object detection and segmentation are shown in real-time.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:162:813729
Study programmeTitle: Undergraduate professional study in Information Technology
Study programme type: professional
Study level: undergraduate
Academic / professional title: prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka informacijskih tehnologija (prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka informacijskih tehnologija)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2024-10-23 15:25:08