Full metadata record
DC pole | Hodnota | Jazyk |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Gruber Ivan, Ing. Ph.D. | |
dc.contributor.author | Straka, Jakub | |
dc.contributor.referee | Hrúz Marek, Ing. Ph.D. | |
dc.date.accepted | 2022-6-22 | |
dc.date.accessioned | 2022-07-25T22:30:55Z | - |
dc.date.available | 2021-10-1 | |
dc.date.available | 2022-07-25T22:30:55Z | - |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.date.submitted | 2022-5-23 | |
dc.identifier | 89622 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/49350 | - |
dc.description.abstract | Tato diplomová práce se zabývá odhadem pózy člověka pomocí neuronových sítí. V první části jsou popsány metody založené na konvolučních neuronových sítích a metody založené na architektuře transformeru, které byli úspěšně použity k řešení tohoto problému. V druhé části je zvolen model, který byl původně navžen pro řešení úlohy odhadu pózy ruky. Dále jsou popsány úpravy tohoto modelu, tak aby byl vhodný pro úlohu odhadu pózy člověka. Výsledkem úprav jsou dvě varianty modelu, které jsou následně trénovány na datasetu COCO. Nakonec jsou výsledky natrénovaných modelů porovnány s některými z modelů představených v první části. | cs |
dc.format | 48 | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Západočeská univerzita v Plzni | |
dc.rights | Plný text práce je přístupný bez omezení | |
dc.subject | počítačové vidění | cs |
dc.subject | umělá inteligence | cs |
dc.subject | odhad pózy člověka | cs |
dc.subject | konvoluční neuronové sítě | cs |
dc.subject | transformer architektura | cs |
dc.title | Automatická detekce pózy člověka pomocí neuronových sítí | cs |
dc.title.alternative | Automatic Human Pose Estimation using Neural Network | en |
dc.type | diplomová práce | |
dc.thesis.degree-name | Ing. | |
dc.thesis.degree-level | Navazující | |
dc.thesis.degree-grantor | Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd | |
dc.thesis.degree-program | Aplikované vědy a informatika | |
dc.description.result | Obhájeno | |
dc.description.abstract-translated | This thesis addresses human pose estimation using neural networks. The first part describes methods based on convolutional neural networks and methods based on transformer architecture, which have been successfully used to solve this problem. In the second part, a model is chosen that was originally designed to solve the problem of hand pose estimation. Next are described modifications of this model so that it is suitable for the task of human pose estimation. The result of the modifications are two variants of the model, which are then trained on the COCO dataset. Finally, the results of the trained models are compared with some of the models presented in the first part. | en |
dc.subject.translated | computer vision | en |
dc.subject.translated | artificial intelligence | en |
dc.subject.translated | human pose estimation | en |
dc.subject.translated | convolutional neural networks | en |
dc.subject.translated | transformer architecture | en |
Vyskytuje se v kolekcích: | Diplomové práce / Theses (KKY) |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|---|
DP_strakajk.pdf | Plný text práce | 19,05 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Straka_V.pdf | Posudek vedoucího práce | 405,16 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Straka_P.pdf | Průběh obhajoby práce | 227,98 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Straka_O.pdf | Posudek oponenta práce | 490,43 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/49350
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.