Comparison of deep learning and classical methods for traffic signs detection

• Název práce v češtině: Porovnání hlubokých neuronových sítí a standardních metod pro detekci dopravního značení
• Název v anglickém jazyce: Comparison of deep learning and classical methods for traffic signs detection
• Klíčová slova: stabilní vlna (SWD), hluboké neuronové sítě
• Klíčová slova anglicky: stable wave (SWD), deep neural networks
• Akademický rok vypsání: 2018/2019
• Typ práce: diplomová práce
• Jazyk práce: angličtina
• Ústav: Katedra softwaru a výuky informatiky (32-KSVI)
• Vedoucí / školitel: doc. RNDr. Elena Šikudová, Ph.D.
• Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 02.11.2018
• Datum zadání: 02.11.2018
• Datum potvrzení stud. oddělením: 03.12.2018
• Datum a čas obhajoby: 16.09.2019 09:00
• Datum odevzdání elektronické podoby: 15.07.2019
• Datum odevzdání tištěné podoby: 17.07.2019
• Datum proběhlé obhajoby: 16.09.2019
• Oponenti: Mgr. Martin Mirbauer
• Konzultanti: Petr Prášek

Zásady pro vypracování

Porovnání hlubokých neuronových sítí a standardních metod pro detekci dopravního značení

Seznamte se metodou detekce pomocí stabilní vlny (SWD). Ověřte její vhodnost pro detekci dopravního značení na snímcích pořízených za různých světelných podmínek ve venkovním prostředí. Proveďte srovnání SWD s řešením založeným na využití hlubokých neuronových sítí. Oba přístupy implementujte na procesoru řady ARM.

Součástí práce bude příprava potřebného datasetu vhodné velikosti.

Seznam odborné literatury

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville: Deep Learning. MIT Press, 2016. http://www.deeplearningbook.org
Dupač J., Hlaváč V.: Stable Wave Detector of blobs in images. Retrieved from http://cmp.felk.cvut.cz/ftp/articles/hlavac/Dupac-DAGM2006StableWaveReprint.pdf