Skoči na glavni sadržaj

Stručni rad

https://doi.org/10.19279/TVZ.PD.2020-8-1-12

OPTIMIZACIJA PREDPROCESIRANJA SLIKA ZA KLASIFIKACIJU I DETEKCIJU

Ivan Cesar ; Tehničko veleučilište u Zagrebu, Zagreb, Hrvatska
Valentin Solina ; Aether-signum Vrbovec, Hrvatska
Renata Kramberger ; Tehničko veleučilište u Zagrebu, Zagreb, Hrvatska
Tin Kramberger ; Tehničko veleučilište u Zagrebu, Zagreb, Hrvatska


Puni tekst: engleski pdf 1.269 Kb

str. 8-14

preuzimanja: 346

citiraj


Sažetak

Optimizacija predprocesiranja slike je izazovan zadatak koji zahvaća u niz područja, od kojih se ovaj rad fokusira primarno na klasifikaciju i prepoznavanje objekata na slici. Ubrzavanje performansi predprocesiranja slika je od iznimne važnosti istraživačima koji se bave područjem dubinskog učenja. Kroz ovaj rad prezentirano je nekoliko pogrešaka koje mogu utjecati na vrijeme treniranja modela, s naglaskom na metode dijagnosticiranja potencijalnih zamki. Evaluirano nekoliko poznatih Python biblioteka koje se koriste za predprocesiranje slika te je analiziran utjecaj pojedine popularne augmentacije i njihovog poretka u kontekstu maksimiziranja iskoristivosti resursa središnje procesorske jedinice (CPU).

Ključne riječi

kompjuterski vid; dubinsko učenje; optimizacija treninga

Hrčak ID:

242763

URI

https://hrcak.srce.hr/242763

Datum izdavanja:

17.6.2020.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 1.507 *