Naslov
Semantička segmentacija slika prirodnog krajolika temeljena na dubokom učenju
(Semantic segmentation of natural landscape images based on deep learning)

Autori
Božić-Štulić, Dunja

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija

Fakultet
Fakulteta elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje

Mjesto
Split

Datum
30.06

Godina
2020

Stranica
131

Mentor
Stipaničev, Darko

Ključne riječi
semantička segmentacija, duboko učenje, slike prirodnog krajolika, generativni modeli, sintetički podaci, konvolucijske neuronske mreže, generičke suparničke mreže
(semantic segmentation, deep learning, natural landscape images, generative models, synthetic data, convolutional neural networks, generative adversarial network)

Sažetak
Semantička segmentacija slike značajni zadatak u području računalnog vida i strojnog učenja. Ova doktorska disertacija bavi se razvojem nove metode za semantičku segmentaciju slika prirodnog krajolika. Modifikacijom bazne konvolucijske mreže predložen je novi model za semantičku segmentaciju slika. Pri izradi modela posebna pažnja je posvećena slojevima sažimanja, koji u modelima dubokog učenja predstavljaju veliki problem zbog gubitka podataka, koji je u kasnijim slojevima mreže nemoguće vratiti. Novi model ima segment posebno zadužen za rekonstrukciju izgubljenih podataka, pa je probleme gubitka podataka sveden na minimum u odnosu na postojeće mreže. Predložen je novi završni sloj koji poboljšava rekonstrukciju piksela slike izgubljenih u slojevima sažimanja. Evaluacija modela potvrdila je početne pretpostavke. Drugi dio ove disertacija je razvoj metode za proširenje referentne baze slika prirodnog krajolika i to posebno slika koje sadrže dim požara raslinja u početnim fazama gorenja. Predložen je i evaluiran model za generiranje realističkih sintetičkih slika dima požara raslinja primjenom generičkih suparničkih mreža. Ove su slike uspješno korištene u fazi treniranja mreže za semantičku klasifikaciju slika prirodnog krajolika i to posebno regija koje predstavljaju dim požara raslinja, što će značajno unaprijediti detekciju u automatskim sustavima za rano otkrivanje požara raslinja.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA