prikaz prve stranice dokumenta Razvoj sustava za prepoznavanje geometrijskih tijela korištenjem YOLOv8 modela
  Preuzmi
PDF 4.15 MB
diplomski rad
Razvoj sustava za prepoznavanje geometrijskih tijela korištenjem YOLOv8 modela
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2024. urn:nbn:hr:235:397407
Zadro, Filip
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Zadro, F. (2024). Razvoj sustava za prepoznavanje geometrijskih tijela korištenjem YOLOv8 modela (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397407

Zadro, Filip. "Razvoj sustava za prepoznavanje geometrijskih tijela korištenjem YOLOv8 modela." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397407

Zadro, Filip. "Razvoj sustava za prepoznavanje geometrijskih tijela korištenjem YOLOv8 modela." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397407

Zadro, F. (2024). 'Razvoj sustava za prepoznavanje geometrijskih tijela korištenjem YOLOv8 modela', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 18.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397407

Zadro F. Razvoj sustava za prepoznavanje geometrijskih tijela korištenjem YOLOv8 modela [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2024 [pristupljeno 18.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397407

F. Zadro, "Razvoj sustava za prepoznavanje geometrijskih tijela korištenjem YOLOv8 modela", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397407

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:397407
Podaci o radu
NaslovRazvoj sustava za prepoznavanje geometrijskih tijela korištenjem YOLOv8 modela
Naslov (engleski)Development of a system for recognizing geometric bodies using the YOLOv8 model
AutorFilip Zadro
MentorTomislav Stipančić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2024-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Sažetak
Računalni vid se koristi u različite svrhe, uključujući prepoznavanje, detekciju, klasifikaciju. Prilikom treniranja neuronske mreže koriste se različite metode umjetne inteligencije, koje koriste prikupljene podatke za učenje modela. Cilj ovog diplomskog rada je razviti sustav prepoznavanje geometrijskih tijela za društvenu igru Dungeons&Dragons (D&D) koristeći YOLOv8 paket. Potrebno je razviti neuronsku mrežu. prikupiti potrebne podatke te prikupljene podatke je potrebno obilježiti i klasificirati, nakon toga provesti treniranje te izvršiti analizu rezultata. Skup podataka se sastoji od „kockica“ D4, D6, D8, D10, D12, D20 i D100. Treniranje modela se provodi s varijabilnim skupom podataka, tako da će se skup podataka povećavati novim podacima nakon svakog treninga, s ciljem praćenja poboljšavanja neuronske mreže.
Sažetak (engleski)
Computer vision is used for various purposes, including recognition, detection, and classification. During the training of a neural network, different artificial intelligence methods are utilized, using collected data to train the model. The aim of this thesis is to develop a geometric shape recognition system for the board game Dungeons & Dragons (D&D) using the YOLOv8 package. It is necessary to develop a neural network, collect the required data, label and classify the collected data, conduct the training, and perform an analysis of the results. The dataset consists of "dice" D4, D6, D8, D10, D12, D20, and D100. The model training is conducted with a variable dataset, in such a way that the dataset will be increased with new data after each training session, with the goal of monitoring the improvement of the neural network.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:397407
Studijski programNaziv: Strojarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva (mag. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-07-13 14:37:43