Deep Learning v analýze obrazu

Abstract

Tématem této diplomové práce je deep learning v analýze obrazu. V práci jsou popisovány principy a některé typy (umělých) neuronových sítí, následuje praktické seznámení s nimi a~jejich možné využití v praxi pro detekci objektů v obraze. Experimentovalo se s konvolučními neuronovými sítěmi na detekci volných a zaplněných parkovacích míst na parkovišti. Využil se k tomu objektově-orientovaný skriptovací programovací jazyk Python a framework Caffe, který běží i na platformě CUDA.

Theme of this master's thesis is deep learning in image analysis. The thesis describes principles of (artificial) neural networks and describes several types of neural networks followed by familiarization and practical use for detection of objects in image. Convolution neural networks are chosen to demonstrate detection of free and occupied parking places. This work is based on object-oriented and scripting programming language Python and framework Caffe. The framework Caffe also works on CUDA platform.