prikaz prve stranice dokumenta Duboko učenje za automatizirano spajanje i ispravljanje slika iz dronova temeljeno na dubokom učenju
Rad nije dostupan
diplomski rad
Duboko učenje za automatizirano spajanje i ispravljanje slika iz dronova temeljeno na dubokom učenju
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:008329
Puk, Marko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Puk, M. (2021). Duboko učenje za automatizirano spajanje i ispravljanje slika iz dronova temeljeno na dubokom učenju (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:008329

Puk, Marko. "Duboko učenje za automatizirano spajanje i ispravljanje slika iz dronova temeljeno na dubokom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:008329

Puk, Marko. "Duboko učenje za automatizirano spajanje i ispravljanje slika iz dronova temeljeno na dubokom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:008329

Puk, M. (2021). 'Duboko učenje za automatizirano spajanje i ispravljanje slika iz dronova temeljeno na dubokom učenju', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:008329

Puk M. Duboko učenje za automatizirano spajanje i ispravljanje slika iz dronova temeljeno na dubokom učenju [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:008329

M. Puk, "Duboko učenje za automatizirano spajanje i ispravljanje slika iz dronova temeljeno na dubokom učenju", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:008329

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:008329
Podaci o radu
NaslovDuboko učenje za automatizirano spajanje i ispravljanje slika iz dronova temeljeno na dubokom učenju
Naslov (engleski)Deep Learning for Automatized Correction and Joining of Images Taken from Drones
AutorMarko Puk
MentorVladimir Čeperić (mentor)
Član povjerenstvaVladimir Čeperić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaMirko Poljak (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-14, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Tema ovog rada je ispravljanje nedostataka na slikama snimljenih dronom i njihovo povezivanje u mapu prostora. Rješenje se sastoji od detaljnog opisa dobivanja skupa podataka potrebnog za učenje neuronske mreže, konfiguracije konvolucijske neuronske mreže u arhitekturi autoenkodera i naposljetku izrade dekodera kojim se dobiva mapa prostora. Za kreiranje skupa podataka za učenje korištena je metoda augmentacije koja uz pomoć transformacija vrši promjene na slikama. Za potrebe krajnjeg izgleda arhitekture neuronske mreže najprije je napravljen običan autoenkoder prilagođen ovom problemu. Na temeljima te arhitekture napravljena su poboljšanja u vidu dodavanja potpuno povezanih slojeva kako bi autoenkoder bio sposoban ispravljati nedostatke na slikama. Završni dekoder dizajniran je na način da koristi latentne prostore pripadnih slika i spaja ih i rekonstruira u mapu prostora.
Sažetak (engleski)
The topic of this paper is the correction of imperfections in images taken by a drone and their connection to a map. The solution consists of a detailed description on how to obtain the data set needed to learn the neural network, the configuration of the convolutional neural network architecture and finally the creation of a decoder which results in map. To create a set of learning data, the augmentation method was used, which makes changes to the images with the help of transformations. For the needs of the final solution of the neural network architecture, a simple autoencoder adapted to this problem was created firstly. Based on this architecture, improvements have been made in the form of adding fully connected layers to make the autoencoder able to correct image imperfections. The final decoder is designed to use the latent spaces of the associated images and merge them into a map.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:008329
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 pohrane2023-01-13 15:58:24