prikaz prve stranice dokumenta Python aplikacija za prepoznavanje slika temeljena na neuronskim mrežama
Rad nije dostupan
završni rad
Python aplikacija za prepoznavanje slika temeljena na neuronskim mrežama
2017. urn:nbn:hr:225:962919
Košutić, Denis
Visoko učilište Algebra

Citirajte ovaj rad

Košutić, D. (2017). Python aplikacija za prepoznavanje slika temeljena na neuronskim mrežama (Završni rad). Zagreb: Visoko učilište Algebra. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:962919

Košutić, Denis. "Python aplikacija za prepoznavanje slika temeljena na neuronskim mrežama." Završni rad, Visoko učilište Algebra, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:962919

Košutić, Denis. "Python aplikacija za prepoznavanje slika temeljena na neuronskim mrežama." Završni rad, Visoko učilište Algebra, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:962919

Košutić, D. (2017). 'Python aplikacija za prepoznavanje slika temeljena na neuronskim mrežama', Završni rad, Visoko učilište Algebra, citirano: 07.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:962919

Košutić D. Python aplikacija za prepoznavanje slika temeljena na neuronskim mrežama [Završni rad]. Zagreb: Visoko učilište Algebra; 2017 [pristupljeno 07.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:962919

D. Košutić, "Python aplikacija za prepoznavanje slika temeljena na neuronskim mrežama", Završni rad, Visoko učilište Algebra, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:962919

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:225:962919
Podaci o radu
NaslovPython aplikacija za prepoznavanje slika temeljena na neuronskim mrežama
AutorDenis Košutić
MentorAleksander Radovan (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Visoko učilište Algebra
Zagreb
Datum i država obrane2017-01-25, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu prikazana je implementacija konvolucijske neuronske mreže za prepoznavanje objekata na slikama. Korišteni su javno dostupni skupovi podataka: CIFAR10, ImageNet (ILSVRC-2012) i MNIST. Uz navedene, izrađeni su i vlastiti skupovi podataka. Testirana je preciznost algoritma u odnosu na veličinu korištenog skupa podataka. Koristeći tehniku prijenosnog učenja, prikazana je implementacija modela Inception-v3 koji je znatno ubrzao proces izrade i učenja neuronske mreže. Uspoređeni su rezultati dobiveni ovakvim pristupom u odnosu na tradicionalan način. Izrađena je aplikacija koja koristi neuronsku mrežu za klasifikaciju hrvatskih novčanica na slikama.
Sažetak (engleski)
In this work, the implementation of convolutional neural network is shown for object recognition in images. Several publicly available datasets were used: CIFAR10, ImageNet (ILSVRC-2012) and MNIST. Along with these, additional custom datasets were created. Accuracy of the algorithm was tested in comparison to the size of the dataset used. Using the transfer learning technique, Inception-v3 model was implemented, which significantly sped up the process of creating and learning neural networks. Results obtained by this approach were compared to results obtained using the traditional way. Using the neural network, an application was made to classify Croatian banknotes in images.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:225:962919
Studijski programNaziv: Primijenjeno računarstvo
Vrsta studija: stručni
Stupanj studija: stručni
Akademski / stručni naziv: stručni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-04-12 17:48:35