prikaz prve stranice dokumenta Duboki konvolucijski modeli za automatizirano praćenje i nadzor životinja
Rad nije dostupan
završni rad
Duboki konvolucijski modeli za automatizirano praćenje i nadzor životinja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:779683
Ahac, Luka
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Ahac, L. (2020). Duboki konvolucijski modeli za automatizirano praćenje i nadzor životinja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:779683

Ahac, Luka. "Duboki konvolucijski modeli za automatizirano praćenje i nadzor životinja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:779683

Ahac, Luka. "Duboki konvolucijski modeli za automatizirano praćenje i nadzor životinja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:779683

Ahac, L. (2020). 'Duboki konvolucijski modeli za automatizirano praćenje i nadzor životinja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:779683

Ahac L. Duboki konvolucijski modeli za automatizirano praćenje i nadzor životinja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 26.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:779683

L. Ahac, "Duboki konvolucijski modeli za automatizirano praćenje i nadzor životinja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:779683

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:779683
Podaci o radu
NaslovDuboki konvolucijski modeli za automatizirano praćenje i nadzor životinja
Naslov (engleski)Tracking Animal Behavior Using Deep Convolutional Neural Networks
AutorLuka Ahac
MentorVladimir Čeperić (mentor)
Član povjerenstvaVladimir Čeperić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaJosip Šarić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIvan Grubišić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-07-07, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Tema rada su problemi detekcije i segmentacije objekata na fotografijama. Objašnjeni su koncepti neuronskih mreža te konvolucijskih neuronskih mreža. Nakon toga su opisani neki od popularnijih postojećih modela za detekciju objekata na fotografijama i dana je njihova usporedba u brzini i preciznošću. Zatim je model Mask R-CNN treniran na vlastito izrađenom skupu podataka u kojemu se nalaze slike lavova. Nakon toga model je primijenjen da samostalno detektira lavove na fotografijama koje nije do tada vidio, što je rezultiralo sa zadovoljavajućim rezultatima.
Sažetak (engleski)
This paper examines the problem of object detection and segmentation. There are given an explanation to concepts of neural networks and convolutional neural networks. Afterward, some of the most popular existing object detection models are described and compared in speed and accuracy. The Mask R-CNN model was then trained on a self-created data set containing images of lions. The model was then applied to independently detect lions in photographs that were not seen before, resulting in satisfactory results.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:779683
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 pohrane2023-01-14 08:17:16