diplomsko delo
Jan Banko (Avtor), Božidar Potočnik (Mentor), Martin Šavc (Komentor)

Povzetek

V diplomskem delu se ukvarjamo s prepoznavo jedi iz digitalnih slik s pomočjo konvolucijskih nevronskih mrež. Namen diplomskega dela je razvoj in implementacija sistema, ki je zmožen prepoznati hrano na digitalni sliki. Natančneje smo preučili delovanje konvolucijskih nevronskih mrež ter postopek prepoznavanja objektov. Opisali smo tudi uporabljene algoritme za detekcijo objektov, ki uporabljajo konvolucijske nevronske mreže. Pri implementaciji razpoznavalnika hrane smo se omejili na 8 različnih kategorij hrane. Pri testiranju na podatkovni zbirki »The Food-101 Data Set« je na množici 2400 slik najboljši izmed uporabljenih modelov detektorjev dosegel natančnost prepoznavanja 95,59 % pri uporabi metrike »PASCAL VOC 2010« ter 72,1 % pri uporabi metrike »COCO«.

Ključne besede

računalniški vid;prepoznavanje hrane;konvolucijske nevronske mreže;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: J. Banko
UDK: 004.93:004.032.26(043.2)
COBISS: 21768982 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 1712
Št. prenosov: 268
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Food recognition from digital images using convolutional neural networks
Sekundarni povzetek: In the thesis we are dealing with food recognition from digital images using convolutional neural networks. The purpose of this thesis is to develop and implement a system, capable of detecting food items in a digital image. We thoroughly studied how convolutional neural networks work, and examined the object detection pipeline. We describe convolutional neural network based object detection algorithms that were used in the thesis. In the implementation of the food detection system we limited ourselves to 8 different food categories. During testing on »The Food-101 Data Set« using 2400 images, the best object detection model of those that were used achieved a classification rate of 95.59 % when using the »PASCAL VOC 2010« metric and 72.1 % when using the »COCO« metric.
Sekundarne ključne besede: computer vision;food recognition;convolutional neural networks;
URN: URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije
Strani: VII, 48 f.
ID: 10950988