prikaz prve stranice dokumenta Prijenosno učenje neuronske mreže ResNet za prepoznavanje pasmine pasa
Rad nije dostupan
završni rad
Prijenosno učenje neuronske mreže ResNet za prepoznavanje pasmine pasa
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. urn:nbn:hr:168:059400
Kikerec, Ana
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Kikerec, A. (2019). Prijenosno učenje neuronske mreže ResNet za prepoznavanje pasmine pasa (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:059400

Kikerec, Ana. "Prijenosno učenje neuronske mreže ResNet za prepoznavanje pasmine pasa." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:059400

Kikerec, Ana. "Prijenosno učenje neuronske mreže ResNet za prepoznavanje pasmine pasa." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:059400

Kikerec, A. (2019). 'Prijenosno učenje neuronske mreže ResNet za prepoznavanje pasmine pasa', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 07.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:059400

Kikerec A. Prijenosno učenje neuronske mreže ResNet za prepoznavanje pasmine pasa [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 07.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:059400

A. Kikerec, "Prijenosno učenje neuronske mreže ResNet za prepoznavanje pasmine pasa", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:059400

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:059400
Podaci o radu
NaslovPrijenosno učenje neuronske mreže ResNet za prepoznavanje pasmine pasa
Naslov (engleski)Transfer Learning of a ResNet Neural Network to Recognize Dog Breed
AutorAna Kikerec
MentorTomislav Petković (mentor)
Član povjerenstvaTomislav Petković (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMatea Đonlić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKristijan Bartol (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Cilj ovog rada je korištenje ResNet (Residual Network) neuronske mreže u svrhu raspoznavanja pasmine pasa. Koristi se baza slika Stanford Dogs Dataset, koja se sastoji od oko 20 000 slika pasa, podijeljenih u 120 vrsta. U radu najprije su opisane bitne značajke konvolucijskih mreža s fokusom na ResNet50 te su opisani alati korišteni za treniranje mreže. Praktični dio rada uključuje pripremu baze slika pasa, programsku implementaciju mreže, te učenje i testiranje mreže. U konačnici, evaluirani su rezultati učenja i uspješnost mreže.
Sažetak (engleski)
The aim of this thesis is to use ResNet (Residual Network) neural network for the purpose of classifying dog breeds. The Stanford Dogs Dataset, which consists of around 20,000 dog images, is divided into 120 breeds. The essential features of convolutional neural networks are described, with the focus on ResNet50 and the tools used to train the network. The practical part of the work involves the preparation of a dog image database, the network deployment and ultimately the learning and testing of the network. Finally, learning outcomes and the effectiveness of the network were evaluated.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:059400
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 pohrane2020-01-07 19:05:07