prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija riba Jadranskog mora na primjeru vlastitog skupa podataka
  Preuzmi
PDF 1.99 MB
diplomski rad
Klasifikacija riba Jadranskog mora na primjeru vlastitog skupa podataka
Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2024. urn:nbn:hr:166:703686
Dadić, Petra
Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
Odjel za informatiku

Institucijski repozitorij: repozitorij.pmfst.unist.hr

Citirajte ovaj rad

Dadić, P. (2024). Klasifikacija riba Jadranskog mora na primjeru vlastitog skupa podataka (Diplomski rad). Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:703686

Dadić, Petra. "Klasifikacija riba Jadranskog mora na primjeru vlastitog skupa podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:703686

Dadić, Petra. "Klasifikacija riba Jadranskog mora na primjeru vlastitog skupa podataka." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:703686

Dadić, P. (2024). 'Klasifikacija riba Jadranskog mora na primjeru vlastitog skupa podataka', Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, citirano: 21.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:703686

Dadić P. Klasifikacija riba Jadranskog mora na primjeru vlastitog skupa podataka [Diplomski rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet; 2024 [pristupljeno 21.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:703686

P. Dadić, "Klasifikacija riba Jadranskog mora na primjeru vlastitog skupa podataka", Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Prirodoslovno-matematički fakultet, Split, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:703686

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:166:703686
Podaci o radu
NaslovKlasifikacija riba Jadranskog mora na primjeru vlastitog skupa podataka
Naslov (engleski)Classification of Adriatic Sea Fish Using a Custom Dataset
AutorPetra Dadić
MentorSaša Mladenović (mentor)
Član povjerenstvaSaša Mladenović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaNika Jerković (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAntonela Prnjak (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Prirodoslovno-matematički fakultet
(Odjel za informatiku)
Split
Datum i država obrane2024-09-20, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Zadatak klasifikacije riba iznimno je važan zbog njegove primjene u industriji i očuvanju biološke raznolikosti. Unatoč dugoj povijesti zadatka klasifikacije ribe, većina istraživanja koristila je različite skupove podataka od kojih svaki ima svoje specifične izazove U ovom radu predstavljen je novi, vlastiti skup podataka, prikupljen u suradnji s udrugom Oceanus, koji je donio izazov rada s malom količinom podataka i složenim pozadinama na slikama. U radu je razmotreno nekoliko pristupa od tradicionalnih metoda strojnog učenja do naprednih tehnika temeljenih na konvolucijskim neuronskim mrežama (CNN). Vizualizacijom aktivacijskih gradijenata ovih metoda pružen je i uvid u dijelove fotografije koje su imale najviše utjecaja pri detekciji kod svake od metoda.
Sažetak (engleski)
Fish classification is a crucial task with numerous applications, ranging from industrial use to biodiversity conservation. Although the topic has been studied for a long time, most research has relied on various datasets, each presenting its own specific challenges. This paper introduces a new, proprietary dataset collected in collaboration with the Oceanus association, which posed the challenge of working with a small dataset and complex backgrounds in the images. Several approaches were considered, from traditional machine learning methods to advanced techniques based on convolutional neural networks (CNNs). Furthermore, by visualizing the activation gradients of these networks, it was possible to gain a better understanding of the parts of the images that had the most significant impact on correct classification for each method.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:166:703686
Studijski programNaziv: Podatkovna znanost i inženjerstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a magistar/magistra podatkovne znanosti i inženjerstva (univ. mag. dat. sci. et ing.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-09-23 13:24:55