Skip to the main content

Professional paper

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

OPTIMIZACIJA PREDPROCESIRANJA SLIKA ZA KLASIFIKACIJU I DETEKCIJU

Ivan Cesar ; Zagreb University of Applied Sciences, Zagreb, Croatia
Valentin Solina ; Aether-signum Vrbovec, Croatia
Renata Kramberger ; Zagreb University of Applied Sciences, Zagreb, Croatia
Tin Kramberger ; Zagreb University of Applied Sciences, Zagreb, Croatia


Full text: english pdf 1.269 Kb

page 8-14

downloads: 346

cite


Abstract

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).

Keywords

kompjuterski vid; dubinsko učenje; optimizacija treninga

Hrčak ID:

242763

URI

https://hrcak.srce.hr/242763

Publication date:

17.6.2020.

Article data in other languages: english

Visits: 1.507 *