Object recognition using 3D convolutional neural networks

• Název práce v češtině: Rozpoznávání objektů pomocí 3D konvolučních neuronových sítí
• Název v anglickém jazyce: Object recognition using 3D convolutional neural networks
• Klíčová slova: Rozpoznávání objektů, 3D konvoluce, neuronové sítě
• Klíčová slova anglicky: Object recognition, 3D convolution, neural networks
• Akademický rok vypsání: 2016/2017
• Typ práce: bakalářská práce
• Jazyk práce: angličtina
• Ústav: Katedra softwarového inženýrství (32-KSI)
• Vedoucí / školitel: doc. RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D.
• Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 03.11.2016
• Datum zadání: 03.11.2016
• Datum potvrzení stud. oddělením: 28.11.2016
• Datum a čas obhajoby: 20.06.2017 00:00
• Datum odevzdání elektronické podoby: 19.05.2017
• Datum odevzdání tištěné podoby: 19.05.2017
• Datum proběhlé obhajoby: 20.06.2017
• Oponenti: RNDr. Milan Straka, Ph.D.

Zásady pro vypracování

Předmětem práce je návrh architektury a implementace 3D konvoluční neuronové sítě pro rozpoznávání objektů. Student nejprve připomene princip klasických konvolučních neuronových sítí, a poté navrhne algoritmy pro 3D variantu. Následně na základě odvozených vzorců naimplementuje, natrénuje a otestuje přesnost navržené 3D konvoluční neuronové sítě.

Seznam odborné literatury

Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. NIPS 2012: 1106-1114

Daniel Maturana, Sebastian Scherer: VoxNet: A 3D Convolutional Neural Network for real-time object recognition. IROS 2015: 922-928

Daniel Maturana, Sebastian Scherer: 3D Convolutional Neural Networks for landing zone detection from LiDAR. ICRA 2015: 3471-3478