prikaz prve stranice dokumenta Raspoznavanje prometnih znakova korištenjem modela konvolucijskih neuronskih mreža
Rad nije dostupan
završni rad
Raspoznavanje prometnih znakova korištenjem modela konvolucijskih neuronskih mreža
2021. urn:nbn:hr:168:607449
Ladić, Helena
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Ladić, H. (2021). Raspoznavanje prometnih znakova korištenjem modela konvolucijskih neuronskih mreža (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:607449

Ladić, Helena. "Raspoznavanje prometnih znakova korištenjem modela konvolucijskih neuronskih mreža." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:607449

Ladić, Helena. "Raspoznavanje prometnih znakova korištenjem modela konvolucijskih neuronskih mreža." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:607449

Ladić, H. (2021). 'Raspoznavanje prometnih znakova korištenjem modela konvolucijskih neuronskih mreža', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 15.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:607449

Ladić H. Raspoznavanje prometnih znakova korištenjem modela konvolucijskih neuronskih mreža [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 15.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:607449

H. Ladić, "Raspoznavanje prometnih znakova korištenjem modela konvolucijskih neuronskih mreža", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:607449

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:607449
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovRaspoznavanje prometnih znakova korištenjem modela konvolucijskih neuronskih mreža
Naslov (engleski)Detecting Trafic Signs by Convolutional Neural Networks
AutorHelena Ladić
MentorVladimir Čeperić (mentor)
Član povjerenstvaVladimir Čeperić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaEugen Vušak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaFranjo Matković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Rad se bavi temom prepoznavanja prometnih znakova korištenjem konvolucijskih neuronskih mreža. Detaljnije su opisane osnove dubokog učenja i neuronskih mreža. Sadrži opis implementacije jednog modela konvolucijske mreže za klasifikaciju 43 vrste prometnih znakova. Također opisani su i razni čimbenici koji utječu na performanse mreže kao što su aktivacijske funkcije, regularizacijske metode, širina i dubina mreže i sl. Predložene su moguće buduće nadogradnje implementacije.
Sažetak (engleski)
The paper deals with the topic of traffic sign recognition using convolutional neural networks. The basics of deep learning and neural networks are described in more detail. It contains a description of the implementation of a convolutional network model for the classification of 43 types of traffic signs. Various factors that affect the network performance are also described, such as activation functions, regularization methods, network width and depth, etc. Possible future implementation upgrades are suggested.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:607449
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 20:56:35