prikaz prve stranice dokumenta Lokalizacija objekata u slikama korištenjem dubokog učenja
Rad nije dostupan
završni rad
Lokalizacija objekata u slikama korištenjem dubokog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:953599
Barukčić, Dominik
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Barukčić, D. (2024). Lokalizacija objekata u slikama korištenjem dubokog učenja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:953599

Barukčić, Dominik. "Lokalizacija objekata u slikama korištenjem dubokog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:953599

Barukčić, Dominik. "Lokalizacija objekata u slikama korištenjem dubokog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:953599

Barukčić, D. (2024). 'Lokalizacija objekata u slikama korištenjem dubokog učenja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:953599

Barukčić D. Lokalizacija objekata u slikama korištenjem dubokog učenja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:953599

D. Barukčić, "Lokalizacija objekata u slikama korištenjem dubokog učenja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:953599

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:953599
Podaci o radu
NaslovLokalizacija objekata u slikama korištenjem dubokog učenja
Naslov (engleski)Object localization in images using deep learning
AutorDominik Barukčić
MentorTomislav Hrkać (mentor)
Član povjerenstvaTomislav Hrkać (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZorana Doždor (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIva Sović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-09-02, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Rad istražuje problem lokalizacije i klasifikacije rukom pisanih znamenki primjenom metoda dubokog učenja. Cilj je prilagoditi skup podataka, razviti precizan model za klasifikaciju i lokalizaciju, naučiti ga i evaluirati. Skup podataka MNIST prilagođen je zahtjevima modela, a prije treniranja potrebno je obaviti pretprocesiranje ulaznog skupa podataka. Model je temeljen na konvolucijskim neuronskim mrežama, koje su učinkovite za ovakve zadatke. Evaluacija je provedena upotrebom metrika poput matrice konfuzije i Jaccardovog indeksa, što omogućuje detaljnu analizu performansi modela. Model je postigao točnost klasifikacije od 98.35% i točnost lokalizacije od 94.14%. U radu su predstavljeni rezultati detekcije znamenki te rasprava o kvaliteti i mogućim izazovima, kao i prijedlozi za buduća poboljšanja.
Sažetak (engleski)
The paper investigates the problem of localization and classification of handwritten digits using deep learning methods. The objective is to adapt the dataset, develop an accurate model for classification and localization, train it, and evaluate its performance. The MNIST dataset was adapted to meet the model's requirements, and preprocessing of the input dataset was necessary before training. The model is based on convolutional neural networks, which are effective for such tasks. Evaluation was conducted using metrics such as the confusion matrix and the Jaccard index, enabling a detailed analysis of the model's performance. The model achieved a classification accuracy of 98.35% and a localization accuracy of 94.14%. The paper presents the results of digit detection, discusses the quality and potential challenges, and provides suggestions for future improvements.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:953599
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 pohrane2024-10-12 20:04:13