Primjena neuronskih mreža u obradi slika

diplomski rad

• Autor: Tomislav Levanić
• Mentor: Saša Singer (mentor)
• Član povjerenstva: Saša Singer (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tina Bosner (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Vedran Čačić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Josip Tambača (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Prirodoslovno-matematički fakultet; (Matematički odsjek); Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-03-02, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: PRIRODNE ZNANOSTI; Matematika

Sažetak

Konvolucijske neuronske mreže (CNN) predstavljaju popularan model neuronskih mreža, izrazito pogodan za obradu slika. U današnje vrijeme, gotovo sve state-of-the-art mreže za obradu slika baziraju se na ovoj arhitekturi. Prvi dio ovoga rada definira i proučava matematički model konvolucijskih neuronskih mreža. Preciznije, definiraju se slojevi potrebni za konvolucijski model te algoritam propagiranja unazad. U drugome dijelu daje se primjena te implementacija konvolucijskog modela mreže u obliku programa za klasifikaciju slika. Implementacija je izvedena unutar programskog jezika Python te se bazira na modulu tensorflow.

Sažetak (engleski)

Convolutional neural networks (CNN) represent a popular neural network model, extremely suitable for image processing. At present time, almost every state-of-theart neural network for image processing is based on this architecture. The first part of this thesis defines and researches a mathematical model of convolutional neural networks. More precisely, we define various layers used inside a convolutional model and the backpropagation algorithm. The second part deals with CNN implementation and application for image based classification. The programming language Python and its module tensorflow are used for the implementation.

• Ključne riječi: konvolucijske neuronske mreže; CNN; obrada slika; algoritam propagiranja unazad; Python
• Ključne riječi (engleski): convolutional neural networks; CNN; image processing; backpropagation algorithm; Python
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:217:127571
• Studijski program: Naziv: Računarstvo i matematika; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra računarstva i matematike (mag. inf. et math.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2018-09-04 11:45:46