prikaz prve stranice dokumenta Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću Faster-RCNN arhitekture
Rad nije dostupan
završni rad
Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću Faster-RCNN arhitekture
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. urn:nbn:hr:168:142886
Koledić, Karlo
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Koledić, K. (2018). Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću Faster-RCNN arhitekture (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:142886

Koledić, Karlo. "Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću Faster-RCNN arhitekture." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:142886

Koledić, Karlo. "Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću Faster-RCNN arhitekture." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:142886

Koledić, K. (2018). 'Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću Faster-RCNN arhitekture', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 29.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:142886

Koledić K. Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću Faster-RCNN arhitekture [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 29.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:142886

K. Koledić, "Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću Faster-RCNN arhitekture", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:142886

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:142886
Podaci o radu
NaslovDetekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću Faster-RCNN arhitekture
Naslov (engleski)Detection and Classification of Teeth in Panoramic X-ray Images Using Faster-RCNN Architecture
AutorKarlo Koledić
MentorMarko Subašić (mentor)
Član povjerenstvaMarko Subašić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvana Zadro (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJelena Ivanković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2018-07-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu je opisan problem detekcije i klasifikacije zuba na rendgenskim slikama. Navedene su metode, modeli i arhitekture korištene pri rješavanju problema s posebnim osvrtom na Faster R-CNN arhitekturu. Na početku su objašnjene metode dubokog učenja u računalnom vidu poput gradijentnog spusta, propagacije pogreške unatrag te konvolucijskih neuronskih mreža. Zatim su opisane metode i modeli koji se koriste za rješavanje problema detekcije objekata s naglaskom na Faster R-CNN. Objašnjena je struktura te poboljšanja Faster R-CNN-a s obzirom na prethodne arhitekture. Konačno je Faster R-CNN arhitektura primijenjena na problem detekcije i klasifikacije zuba na rendgenskim slikama. Nakon treniranja mreže, navedeni su i objašnjeni rezultati te mogući uzroci razlike u preciznosti modela s obzirom na različite parametre.
Sažetak (engleski)
This paper describes the problem of detection and classification of teeth on x-ray images. The methods, models, and architectures used in solving problems with a special focus on the Faster R-CNN architecture are listed. At the beginning, explanation of deep learning methods in computer vision is provided, such as gradient descent, backpropagation algorithm, and convolutional neural networks. Then, the methods and architecture that are used to solve the object detection problem with the emphasis on the Faster R-CNN architecture are described. Architecture and improvements to Faster R-CNN have been explained with regard to previous architectures. Finally, the Faster R-CNN architecture was applied to the problem of detecting and classifying teeth on X-ray images. After the training of the network, the results and possible causes of the differences in model precision are listed with regard to different parameters.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:142886
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 pohrane2019-03-13 21:39:28