prikaz prve stranice dokumenta Usporedba modela temeljenih na konvulucijskim neuronskim mrežama i transformer arhitekturama za detekciju objekata u prometu
  Preuzmi
PDF 1.56 MB
diplomski rad
Usporedba modela temeljenih na konvulucijskim neuronskim mrežama i transformer arhitekturama za detekciju objekata u prometu
Pula: Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, 2024. urn:nbn:hr:137:463147
Vareško, Lucia
Sveučilište Jurja Dobrile u Puli
Fakultet informatike u Puli

Institucijski repozitorij: Digitalni repozitorij Sveučilišta Jurja Dobrile u Puli

Citirajte ovaj rad

Vareško, L. (2024). Usporedba modela temeljenih na konvulucijskim neuronskim mrežama i transformer arhitekturama za detekciju objekata u prometu (Diplomski rad). Pula: Sveučilište Jurja Dobrile u Puli. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:463147

Vareško, Lucia. "Usporedba modela temeljenih na konvulucijskim neuronskim mrežama i transformer arhitekturama za detekciju objekata u prometu." Diplomski rad, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:463147

Vareško, Lucia. "Usporedba modela temeljenih na konvulucijskim neuronskim mrežama i transformer arhitekturama za detekciju objekata u prometu." Diplomski rad, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:463147

Vareško, L. (2024). 'Usporedba modela temeljenih na konvulucijskim neuronskim mrežama i transformer arhitekturama za detekciju objekata u prometu', Diplomski rad, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, citirano: 25.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:463147

Vareško L. Usporedba modela temeljenih na konvulucijskim neuronskim mrežama i transformer arhitekturama za detekciju objekata u prometu [Diplomski rad]. Pula: Sveučilište Jurja Dobrile u Puli; 2024 [pristupljeno 25.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:463147

L. Vareško, "Usporedba modela temeljenih na konvulucijskim neuronskim mrežama i transformer arhitekturama za detekciju objekata u prometu", Diplomski rad, Sveučilište Jurja Dobrile u Puli, Pula, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:463147

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:137:463147
Podaci o radu
NaslovUsporedba modela temeljenih na konvulucijskim neuronskim mrežama i transformer arhitekturama za detekciju objekata u prometu
Naslov (engleski)Comparison of models based on convolutional neural networks and transformer architectures for object detection in traffic
AutorLucia Vareško
MentorGoran Oreški (mentor)
Član povjerenstvaTihomir Orehovački (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Oreški (član povjerenstva)
Član povjerenstvaNikola Tanković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Jurja Dobrile u Puli
(Fakultet informatike u Puli)
Pula
Datum i država obrane2024-09-24, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Informacijske i komunikacijske znanosti
Informacijski sustavi i informatologija
Sažetak
Ovaj diplomski rad inspiriran je radom na ai.Shuttle projektu koji se provodi u okviru laboratorija Fakulteta informatike u Puli. Cilj projekta je kreirati autonomno vozilo koje bi prevozilo studente do sveučilišnih objekata, a kako bi to bilo moguće morali smo prvo napraviti detaljnu usporedbu modela za detekciju objekata. Rad istražuje dvije osnovne arhitekture dubokog učenja, konvolucijske neuronske mreže i transformere te analizira njihove najpoznatije modele poput AlexNeta, ResNeta, ViT-a i GPT-a. Osim teorijske analize, provelo se i istraživanje koje je za cilj imalo usporediti performanse različitih modela na stvarnim prometnim podacima. Rezultati ukazuju na specifične prednosti svake arhitekture, pružajući smjernice za buduća istraživanja i razvoj sustava za autonomnu vožnju.
Sažetak (engleski)
This thesis is inspired by the work on the ai.Shuttle project, which is carried out within the laboratory of the Faculty of Informatics in Pula. The goal of the project is to create an autonomous vehicle that would transport students to university facilities, and in order for this to be possible, we first had to make a detailed comparison of object detection models. The paper investigates two basic architectures of deep learning, convolutional neural networks and transformers, and analyzes their most famous models such as AlexNet, ResNet, ViT and GPT. In addition to the theoretical analysis, research was also conducted with the aim of comparing the performance of different models on real traffic data. The results point to the specific strengths of each architecture, providing guidance for future research and development of autonomous driving systems.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:137:463147
Studijski programNaziv: Informatika; smjerovi: Informatika i Nastavni smjer informatike, Informatika, Nastavni smjer informatike
Smjer: Informatika i Nastavni smjer informatike
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: MAGISTAR/MAGISTRA INFORMATIKE - MAG.INF. (mag. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-09-26 18:13:02