| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 1 / 1
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Detekcija napak na odlitkih z globokim učenjem : magistrsko delo
Tomo Pšeničnik, 2022, magistrsko delo

Opis: Cilj magistrske naloge je preučiti detekcijo napak na odlitkih z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Predstavljena je klasifikacija slik dobrih in slabih odlitkov, ki temelji na globokem učenju. Za učenje nevronske mreže smo uporabili obstoječo zbirko podatkov, ki vsebuje več kot 7000 slik. Za izdelavo programa smo uporabili okolje Matlab s pomočjo Deep learning toolbox vmesnika. Izdelali smo model konvolucijske nevronske mreže, izvedli učenje in prikazali rezultate. V drugem delu smo rezultate želeli izboljšati, zato smo se poslužili tehnike s prenosnim učenjem. Našim potrebam smo prilagodili obstoječo AlexNet arhitekturo, naložili zbirko podatkov in izvedli učenje nevronske mreže. Na koncu prikažemo rezultate kot je klasifikacijska točnost modela. Delovanje modela preizkusimo še na testni množici slik, katere niso bile vključene v proces učenja.
Ključne besede: Globoko učenje, detekcija napak, klasifikacija, konvolucijska nevronska mreža, odlitek
Objavljeno v DKUM: 09.12.2022; Ogledov: 496; Prenosov: 37
.pdf Celotno besedilo (3,25 MB)

Iskanje izvedeno v 0.05 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici