prikaz prve stranice dokumenta Kvantizacija konvolucijskih modela za raspoznavanje slika
Rad nije dostupan
završni rad
Kvantizacija konvolucijskih modela za raspoznavanje slika
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:430671
Minđek, Marko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Minđek, M. (2021). Kvantizacija konvolucijskih modela za raspoznavanje slika (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:430671

Minđek, Marko. "Kvantizacija konvolucijskih modela za raspoznavanje slika." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:430671

Minđek, Marko. "Kvantizacija konvolucijskih modela za raspoznavanje slika." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:430671

Minđek, M. (2021). 'Kvantizacija konvolucijskih modela za raspoznavanje slika', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 02.06.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:430671

Minđek M. Kvantizacija konvolucijskih modela za raspoznavanje slika [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 02.06.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:430671

M. Minđek, "Kvantizacija konvolucijskih modela za raspoznavanje slika", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:430671

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:430671
Podaci o radu
NaslovKvantizacija konvolucijskih modela za raspoznavanje slika
Naslov (engleski)Quantization of convolutional models for image recognition
AutorMarko Minđek
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaPetra Bevandić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMatej Grcić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-09, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Raspoznavanje slika važan je zadatak računalnog vida s mnogim zanimljivim primjenama. Trenutno stanje tehnike koristi duboke modele koji se uče s kraja na kraj. Nažalost, velika računska složenost tih modela isključuje mnoge zanimljive primjene. Taj problem možemo ublažiti zamjenom decimalnih računskih operacija odgovarajućim cjelobrojnim operacijama. U okviru rada, potrebno je odabrati okvir za automatsku diferencijaciju te upoznati biblioteke za rukovanje matricama i slikama. Proučiti i ukratko opisati postojeće pristupe za klasifikaciju slike. Odabrati slobodno dostupni skup slika te oblikovati podskupove za učenje, validaciju i testiranje. Uhodati postupke učenja modela u decimalnoj točnosti. Predložiti prikladnu metodologiju za prevođenje tih modela u cjelobrojnu točnost. Procijeniti mogućnost izvedbe kvantiziranog modela na grafičkom procesoru. Validirati hiperparametre, vrednovati kvantizirane modele te prikazati i ocijeniti postignutu točnost. Radu priložiti izvorni i izvršni kod razvijenih postupaka, ispitne slijedove i rezultate, uz potrebna objašnjenja i dokumentaciju. Citirati korištenu literaturu i navesti dobivenu pomoć.
Sažetak (engleski)
Image recognition is important task with many interesting applications in computer vision. Current state of the art are deep models trained end to end. Unfortunatelly, computing complexity of those models excludes lots of interesting applications. That problem can be mitigated by replacing decimal with integer operations. Within this work it is reqired to choose a framework for automatic differentiation and get familiar with libraries for handling matrices and images. Existing approaches to image classification should be studied and described. Free public image dataset was choosen and training, validation and test subsets were constructed. Execute learining procedures in decimal precision. Propose appropriate metodology for converting those models to integer precision. Estimate possibility of executing quantized model on graphics processor. Validate hyperparameters, evaluate quantized models and present and evaluate accomplished accuracy. Submit source and executable code, test cases and results with appropriate explanation and documentation alongside paper. Cite used literature and received help.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:430671
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 21:13:15