prikaz prve stranice dokumenta Prepoznavanje konzumnih riba na slikama postupcima dubokog učenja
Pristup svim korisnicima iz sustava znanosti i visokog obrazovanja RH
diplomski rad
Prepoznavanje konzumnih riba na slikama postupcima dubokog učenja
2022. urn:nbn:hr:179:608162
Batinić, Martina
Sveučilište u Splitu
Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje
Zavod za elektroniku i računarstvo

Citirajte ovaj rad

Batinić, M. (2022). Prepoznavanje konzumnih riba na slikama postupcima dubokog učenja (Diplomski rad). Split: Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:608162

Batinić, Martina. "Prepoznavanje konzumnih riba na slikama postupcima dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:608162

Batinić, Martina. "Prepoznavanje konzumnih riba na slikama postupcima dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:608162

Batinić, M. (2022). 'Prepoznavanje konzumnih riba na slikama postupcima dubokog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, citirano: 20.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:608162

Batinić M. Prepoznavanje konzumnih riba na slikama postupcima dubokog učenja [Diplomski rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje; 2022 [pristupljeno 20.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:608162

M. Batinić, "Prepoznavanje konzumnih riba na slikama postupcima dubokog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, Split, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:608162

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:179:608162
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrepoznavanje konzumnih riba na slikama postupcima dubokog učenja
Naslov (engleski)Recognition of edible fish in images using deep learning methods
AutorMartina Batinić
MentorDarko Stipaničev (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje
(Zavod za elektroniku i računarstvo )
Split
Datum i država obrane2022-09-14, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Elektronika
Sažetak
U radu su navedeni i ukratko opisani standardni postupci strojnog učenja za prepoznavanje objekata na slikama. Detaljno su objašnjeni područje dubokog učenja, neuronske mreže, prijenosno učenje te metode klasifikacije slika, detekcije objekata i segmentacije slika. Koristeći programski jezik Python te platformu Tensorflow razvijen je sustav za prepoznavanje konzumnih riba na slikama. Odabran je algoritam konvolucijskih neuronskih mreža. Sustav je razvijen na dva načina: koristeći model konvolucijske neuronske mreže za klasifikaciju obučen od nule te koristeći unaprijed obučeni model mreže VGG16. Tako dobiveni rezultati uspoređeni su s rezultatima standardnih postupaka strojnog učenja dobivenih koristeći istu bazu slika riba s tržnice za obuku.
Sažetak (engleski)
Standard machine learning procedures for recognizing objects in images are listed and briefly described in the paper. The field of deep learning, neural networks, transfer learning and methods of image classification, object detection and image segmentation are explained in detail. Using the Python programming language and the Tensorflow platform, a system was developed to recognize edible fish in images. The algorithm of convolutional neural networks was chosen. The system was developed in two ways: using a convolutional neural network model for classification trained from scratch and using a pre-trained VGG16 network model. The results thus obtained were compared with the results of standard machine learning procedures obtained using the same database of market fish images for training.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:179:608162
Studijski programNaziv: Elektronika i računalno inženjerstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektronike i računalnog inženjerstva (mag. ing. el.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup svim korisnicima iz sustava znanosti i visokog obrazovanja RH
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-02-24 12:04:15