prikaz prve stranice dokumenta Adaptacija domene za semantičku segmentaciju slika
Rad nije dostupan
diplomski rad
Adaptacija domene za semantičku segmentaciju slika
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. urn:nbn:hr:168:229972
Bertol, Leon
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Bertol, L. (2023). Adaptacija domene za semantičku segmentaciju slika (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:229972

Bertol, Leon. "Adaptacija domene za semantičku segmentaciju slika." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:229972

Bertol, Leon. "Adaptacija domene za semantičku segmentaciju slika." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:229972

Bertol, L. (2023). 'Adaptacija domene za semantičku segmentaciju slika', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:229972

Bertol L. Adaptacija domene za semantičku segmentaciju slika [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:229972

L. Bertol, "Adaptacija domene za semantičku segmentaciju slika", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:229972

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:229972
Podaci o radu
NaslovAdaptacija domene za semantičku segmentaciju slika
Naslov (engleski)Domain adaptation for semantic segmentation
AutorLeon Bertol
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Čupić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLeonardo Jelenković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-07-14, Hrvatska
Sažetak
U ovom radu demonstrirali smo dvije različite metode za adaptaciju domene za semantičku segmentaciju prometnih scena. Kao izvorišne, odnosno sintetičke podatke za treniranje, koristili smo skup podataka dobivenih iz GTA5 i CARLA smiulatora. Ciljana domena, odnosno ona nad kojom smo testirali modele, čini skup podataka Cityscapes. Dok prva metoda suparničkim učenjem nastoji ciljanu domenu prilagoditi izvorišnoj, druga metoda prilagođava sam model kako bi dobro generalizirao na ciljanoj domeni koristeći tehnike samostalnog učenja. Kako bismo ispitali i bolje razumjeli što sve ima utjecaj na adaptaciju domene, isprobali smo različite arhitekture, hiperparametre te dopunske metode i usporedili dobivene rezultate.
Sažetak (engleski)
In this paper, we demonstrated two different methods for domain adaptation for semantic segmentation of traffic scenes. As source, or synthetic data for training, we used a set of data obtained from GTA5 and CARLA simulators. The target domain, that is, the one on which we tested the models, is the dataset Cityscapes. While the first method tries to adapt the target domain to the original by adversarial learning, the second method adapts the model itself to generalize well on the target domain using self-learning techniques. In order to examine and better understand what influences domain adaptation, we tried different architectures, hyperparameters and supplementary methods and compared the obtained results.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:229972
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-10-11 08:26:06