Return to search

Material Artefact Generation / Material Artefact Generation

Ne vždy je jednoduché získání dostatečně velké a kvalitní datové sady s obrázky zřetelných artefaktů, ať už kvůli nedostatku ze strany zdroje dat nebo složitosti tvorby anotací. To platí například pro radiologii, nebo také strojírenství. Abychom mohli využít moderní uznávané metody strojového učení které se využívají pro klasifikaci, segmentaci a detekci defektů, je potřeba aby byla datová sada dostatečně velká a vyvážená. Pro malé datové sady čelíme problémům jako je přeučení a slabost dat, které způsobují nesprávnou klasifikaci na úkor málo reprezentovaných tříd. Tato práce se zabývá prozkoumáváním využití generativních sítí pro rozšíření a vyvážení datové sady o nové vygenerované obrázky. Za použití sítí typu Conditional Generative Adversarial Networks (CGAN) a heuristického generátoru anotací jsme schopni generovat velké množství nových snímků součástek s defekty. Pro experimenty s generováním byla použita datová sada závitů. Dále byly použity dvě další datové sady keramiky a snímků z MRI (BraTS). Nad těmito dvěma datovými sadami je provedeno zhodnocení vlivu generovaných dat na učení a zhodnocení přínosu pro zlepšení klasifikace a segmentace.

Identiferoai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:399191
Date January 2019
CreatorsRončka, Martin
ContributorsŠpaněl, Michal, Kodym, Oldřich
PublisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Source SetsCzech ETDs
LanguageEnglish
Detected LanguageUnknown
Typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
Rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess

Page generated in 0.0018 seconds