prikaz prve stranice dokumenta Vizualno praćenje gibajućih objekata pomoću dubokog učenja
Rad nije dostupan
završni rad
Vizualno praćenje gibajućih objekata pomoću dubokog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:396133
Bučar, Lovro
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Bučar, L. (2022). Vizualno praćenje gibajućih objekata pomoću dubokog učenja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:396133

Bučar, Lovro. "Vizualno praćenje gibajućih objekata pomoću dubokog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:396133

Bučar, Lovro. "Vizualno praćenje gibajućih objekata pomoću dubokog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:396133

Bučar, L. (2022). 'Vizualno praćenje gibajućih objekata pomoću dubokog učenja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 18.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:396133

Bučar L. Vizualno praćenje gibajućih objekata pomoću dubokog učenja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 18.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:396133

L. Bučar, "Vizualno praćenje gibajućih objekata pomoću dubokog učenja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:396133

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:396133
Podaci o radu
NaslovVizualno praćenje gibajućih objekata pomoću dubokog učenja
Naslov (engleski)Visual Moving Object Tracking via Deep Learning
AutorLovro Bučar
MentorIvan Petrović (mentor)
Član povjerenstvaIvan Petrović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBorna Bićanić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKarlo Koledić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Cilj ovog rada bio je upoznati se s neuronskom mrežom dubokih afiniteta (eng. Deep Affinity Network, DAN), istražiti kako funkcionira i, konačno, testirati ju lokalno sa zadanim podatcima. Istraživanje smo započeli čitanjem rada u kojem se detaljno opisuje funkcioniranje mreže DAN i uobičajene pristupe praćenju objekata u videu. Nakon toga smo preuzeli program s priloženog GitHub repozitorija i pokrenuli testiranje algoritma s videima iz izazova za praćenje objekata. Testiranjem i uspored̄ivanjem modela DAN s ostalim algoritmima koji rade isti posao saznali smo da se naš model ističe s najboljim performansama u najbitnijim mjerilima.
Sažetak (engleski)
The aim of this thesis was to get acquainted with a neural network called Deep Affinity Network (DAN), understand how it works and, finally, test it locally with given datasets. We started the research with reading a paper which describes the functionality of DAN and the conventions of multiple object tracking. Thereafter, we downloaded the program from the attached GitHub repository and tested the algorithm with multiple object tracking challenges. Through testing and comparing DAN to other algorithms that do the same task we found that our model achieves the best performance in most important metrics.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:396133
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 pohrane2023-01-15 09:51:07