prikaz prve stranice dokumenta 3D segmentacija objekata
Rad nije dostupan
diplomski rad
3D segmentacija objekata
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:790226
Jertec, Andrej
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Jertec, A. (2020). 3D segmentacija objekata (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:790226

Jertec, Andrej. "3D segmentacija objekata." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:790226

Jertec, Andrej. "3D segmentacija objekata." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:790226

Jertec, A. (2020). '3D segmentacija objekata', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:790226

Jertec A. 3D segmentacija objekata [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:790226

A. Jertec, "3D segmentacija objekata", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:790226

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:790226
Podaci o radu
Naslov3D segmentacija objekata
Naslov (engleski)3D Object Segmentation
AutorAndrej Jertec
MentorTomislav Pribanić (mentor)
Član povjerenstvaTomislav Pribanić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Petković (član povjerenstva)
Član povjerenstvaHrvoje Džapo (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-10, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Područje 3D dubokog učenja je brzo razvijajuće područje sa sve većim brojem znanstvenih radova i istraživanja. Karakterizira ga manjak podataka za treniranje, te je u tom smjeru u ovom radu predstavljen postupak za efikasno geneniranje podataka segmentiranog ljudskog tijela pomoću SMPL modela uz minimalnu potrebu za ručnim označavanjem. Nadalje, generirani sintetički podaci su korišteni za treniranje PointNet neuronske mreže na zadatku segmentacije ljudskog tijela. Validacija neuronske mreže je obavljena na ukupno 3 skupa podataka od kojih su 2 sintetička te jedan realni skup podataka skeniranih ljudskih tijela. U radu je pokazano da je korištenjem samo sintetičkih podataka uz adekvatno uzorkovanje i normalizaciju moguće dobiti robusnu neuronsku mrežu koja dobro generalizira na realnom skupu podataka.
Sažetak (engleski)
The area of 3D deep learning is expanding field of study with growing number of scientific papers and research projects. Currently it is being limited by the lack of training datasets. To remedy this problem, in this work we present simple and efficient procedure of using SMPL model for generation of dataset of segmented human body with minimal needs for manual segmentation. Furthermore, we use the synthetic dataset for training PointNet neural network in solving the task of human body segmentation. We validate the neural network on 3 different datasets. Two of which are synthetic and one that contains scans of real human body. In this work we show that using only synthetic dataset with proper sampling and normalization one can train robust neural network that performs and generalizes well on real data.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:790226
Studijski programNaziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 09:10:40