prikaz prve stranice dokumenta Semantička segmentacija harmoničkim gusto povezanim modelima
Rad nije dostupan
završni rad
Semantička segmentacija harmoničkim gusto povezanim modelima
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:236302
Matanović, Anto
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Matanović, A. (2022). Semantička segmentacija harmoničkim gusto povezanim modelima (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:236302

Matanović, Anto. "Semantička segmentacija harmoničkim gusto povezanim modelima." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:236302

Matanović, Anto. "Semantička segmentacija harmoničkim gusto povezanim modelima." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:236302

Matanović, A. (2022). 'Semantička segmentacija harmoničkim gusto povezanim modelima', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:236302

Matanović A. Semantička segmentacija harmoničkim gusto povezanim modelima [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:236302

A. Matanović, "Semantička segmentacija harmoničkim gusto povezanim modelima", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:236302

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:236302
Podaci o radu
NaslovSemantička segmentacija harmoničkim gusto povezanim modelima
Naslov (engleski)Semantic segmentation with harmonic densely connected models
AutorAnto Matanović
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaPetra Bevandić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMarin Kačan (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
Tehnološki napredak omogućuje treniranje dubokih modela u razumnom vremenu. Modeli imaju raznolike upotrebe u raznim područjima poput medicine i prometa. Ovaj rad bavi se analizom prometnih scena te određivanjem objekata na slici, a to spada u područje semantičke segmentacije. Za rješavanje tog problema koristi se FC-HarDNet 70 arhitektura koja je pažljivo osmišljena tako da se smanji memorijsko opterećenje modela. FC-Hardnet 70 se pokazao puno efikasnijim od drugih sličnih modela poput DenseNet-a. Za treniranje i evaluaciju korišten je skup podataka CamVid. Opisani su osnovni pojmovi vezani za duboko učenje, korištene tehnologije i komentirani dobiveni rezultati.
Sažetak (engleski)
Technological advance allows us to train deep models in real-time. These models have a variety of uses in many different fields like medicine or traffic. This paper is focused on interpreting and understanding scenes from traffic. That problem is known as semantic segmentation and the main goal is to classify every pixel in the picture to its label. To solve this problem, we used architecture FC-HarDNet 70 which was designed carefully to reduce dynamic random memory access(DRAM). FC-HarDNet 70 has proven to be more efficient than previous models like DenseNets. For training and evaluation purposes we used the CamVid dataset. In this paper, we explained fundamental concepts in deep learning as well as used technologies. In the end, we published and interpreted the given results of the experiment.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:236302
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 10:47:20