Fyzikální aspekty digitálního obrazu a detekce objektů aplikací konvolučních neuronových sítí

Abstract

Diplomová práce se zabývá problematikou počítačového vidění a porovnáním trénovaných deep learning modelů. V teoretické části je rozpracován podrobný přehled fyzikálních vlastností elektromagnetického záření viditelného spektra a principů záznamu digitálního snímku, včetně jeho vlastností. Následuje rešerše metod zpracování obrazu, kde jsou stručně charakterizovány konvenční metody a poté i konvoluční neuronové sítě. Praktická část je zaměřena na vytvoření vhodného datasetu s anotacemi, jenž je dále aplikován pro trénování vybraných modelů. Z hlediska zvolených vyhodnocovacíh metrik, a také na základě experimentálního stanovení vstupních parametrů pro trénování, je analyzována variabilita a přesnost získaných výsledků.