Vliv pozadí a velikosti databáze na trénování neuronových sítí pro klasifikaci obrazů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato bakalářská práce se zaobírá vlivem pozadí a velikosti databáze na trénování neuronových sítí pro klasifikaci obrazů. V práci jsou popsány techniky zpracování obrazů pomocí konvolučních neuronových sítí a vliv pozadí (šumu) a velikosti databáze na trénování. Práce navrhuje metody, se kterými lze dosáhnout rychlejšího a přesnějšího procesu trénování konvolučních neuronových sítí. Pro experimentování je vybrána binární klasifikace datové množiny označených tváří z různého prostředí, jejíž pozadí je pro každý experiment modifikováno nahrazením barvou nebo ořezáním. Velikost datové množiny je pro trénování konvolučních neuronových sítí klíčová, v této práci je experimentováno s velikostí trénovací množiny, což simuluje reálný problém s nedostatkem dat při trénování konvolučních neuronových sítí pro klasifikaci obrazů.
This bachelor thesis deals with the impact of background and database size on training of neural networks for image classification. The work describes techniques of image processing using convolutional neural networks and the influence of background (noise) and database size on training. The work proposes methods which can be used to achieve faster and more accurate training process of convolutional neural networks. A binary classification of Labeled Faces in the Wild dataset is selected where the background is modified with color change or cropping for each experiment. The size of dataset is crucial for training convolutional neural networks, there are experiments with the size of training set in this work, which simulate a real problem with the lack of data when training convolutional neural networks for image classification.
This bachelor thesis deals with the impact of background and database size on training of neural networks for image classification. The work describes techniques of image processing using convolutional neural networks and the influence of background (noise) and database size on training. The work proposes methods which can be used to achieve faster and more accurate training process of convolutional neural networks. A binary classification of Labeled Faces in the Wild dataset is selected where the background is modified with color change or cropping for each experiment. The size of dataset is crucial for training convolutional neural networks, there are experiments with the size of training set in this work, which simulate a real problem with the lack of data when training convolutional neural networks for image classification.
Description
Citation
MIKULEC, V. Vliv pozadí a velikosti databáze na trénování neuronových sítí pro klasifikaci obrazů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Teleinformatika
Comittee
doc. Ing. Vladislav Škorpil, CSc. (předseda)
prof. Ing. Jaroslav Koton, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Tomáš Horváth, Ph.D. (člen)
Ing. Martin Rajnoha, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Mekyska, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Polívka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2019-06-12
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Otázky oponenta:
Pokuste se zdůvodnit proč mohl nastat pokles přesnosti při snížení velikosti trénovací sady v praktické části.
Je nějaký důvod proč jste nepoužil již předtrénované váhy neuronových sítí pomocí přenosového učení?
Otázky komise:
Proč jste zvolil takovou architekturu sítě?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení