Detekcia anomálií a ich lokalizácia v obraze

Ovečka, Andrej

Detekcia anomálií a ich lokalizácia v obraze

DSpace Repository

Language: English čeština

Detekcia anomálií a ich lokalizácia v obraze

dc.contributor.advisor	Komínková Oplatková, Zuzana
dc.contributor.author	Ovečka, Andrej
dc.date.accessioned	2023-12-20T13:25:28Z
dc.date.available	2023-12-20T13:25:28Z
dc.date.issued	2022-12-02
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/54284
dc.description.abstract	Táto diplomová práca sa zaoberá detekciou anomálií a ich lokalizáciou v obraze. Cieľom je popísať modely, ktoré sa touto problematikou zaoberajú a následne tieto modely natrénovať a zhodnotiť. Práca je rozdelená na dve časti, teoretickú a praktickú. V teoretickej časti sú popísané jednotlivé modely detekcie a lokalizácie anomálií. Praktická časť práce sa venuje trénovaniu modelov na pripravenom datasete. Záver práce je zameraný na zhodnotenie dosiahnutých poznatkov.
dc.format	87 s.
dc.language.iso	sk
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	spracovanie obrazu	cs
dc.subject	detekcia anomálií v obraze	cs
dc.subject	lokalizácia anomálií v obraze	cs
dc.subject	strojové učenie	cs
dc.subject	konvolučné neurónové siete	cs
dc.subject	PaDiM	cs
dc.subject	SimpleNet	cs
dc.subject	RDOCE	cs
dc.subject	PatchCore	cs
dc.subject	RIAD	cs
dc.subject	DRAEM	cs
dc.subject	SPADE	cs
dc.subject	image processing	en
dc.subject	image anomaly detection	en
dc.subject	image anomaly localization	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.subject	PaDiM	en
dc.subject	SimpleNet	en
dc.subject	RDOCE	en
dc.subject	PatchCore	en
dc.subject	RIAD	en
dc.subject	DRAEM	en
dc.subject	SPADE	en
dc.title	Detekcia anomálií a ich lokalizácia v obraze
dc.title.alternative	Anomaly Detection and Localization in Images
dc.type	diplomová práce	cs
dc.contributor.referee	Volná, Eva
dc.date.accepted	2023-06-15
dc.description.abstract-translated	This Master's thesis on anomaly detection and localization in images. The aim is to describe models that deal with this issue and subsequently train and evaluate these models. The thesis is divided into two parts, theoretical and practical. The theoretical part describes the individual models of anomaly detection and localization. The practical part of the thesis is devoted to training models on a prepared dataset. The conclusion of the thesis focuses on the evaluation of the acquired knowledge.
dc.description.department	Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline	Softwarové inženýrství	cs
dc.thesis.degree-discipline	Software Engineering	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics	en
dc.thesis.degree-name	Ing.
dc.thesis.degree-program	Informační technologie	cs
dc.thesis.degree-program	Information Technologies	en
dc.identifier.stag	63383
dc.date.submitted	2023-05-25