Ústav informatiky SAV, v. v. i.
Názov témy
Hlboké neurónové siete pre aplikácie spracovania obrazu a počítačového videnia
Program DŠ
Informatika / Aplikovaná informatika / Robotika a kybernetika
Meno školiteľa/-ky
Ing. Peter Malík, PhD.
Kontakt:
Prijímajúca škola
Fakulta matematiky, fyziky a informatiky UK
Stručná anotácia
Prijímajúce školy (ďalšie možnosti):
- Fakulta informatiky a informačných technológií STU (program: Aplikovaná informatika)
- Fakulta elektrotechniky a informatiky STU (program: Kybernetika)
- Fakulta elektrotechniky a informatiky TUKE (program: Informatika)
Umelé neurónové siete nachádzajú veľmi široké uplatnenie v praktických aplikáciách. Využívajú sa na spracovanie veľkého množstva informácií obsiahnutých v obrazovom, zvukom alebo textovom formáte. Ich praktické využitia majú rôzne úrovne zložitosti, od vyhľadávania najdôležitejších údajov, kompletnej analýzy dát, predikcie a predpovede, až po výpočet riadiacich signálov vo forme autonómneho riadiaceho systému. Spracovanie obrazu je špecifická oblasť, v ktorej umelé neurónové siete dosahujú výborné výsledky vďaka ich schopnosti naučiť sa rozoznávať najdôležitejšie črty a vlastnosti obrazu z veľkého počtu obrazových pixlov. V jednoduchších úlohách počítačového videnia, medzi ktoré patrí klasifikácia objektov, umelé neurónové siete dosahujú lepšie výsledky ako človek. Preukázané to bolo vo viacerých aplikačných oblastiach vrátane rozoznania všeobecných objektov, klasifikácie biometrických dát (tvár, chôdza), rozoznanie medicínskych dát (röntgen, CT, MRI).
Súčasnou výzvou pre výskum v oblasti umelých neurónových sietí sú zložitejšie úlohy počítačového videnia, akými sú detekcia a inštančná segmentácia, v ktorých ľudské schopnosti prekonané neboli. Rovnako dôležitou výskumnou úlohou je redukcia hardvérových požiadaviek výpočtu umelých neurónových sietí. Výrazný prínos v tejto oblasti má výskum nových efektívnych architektúr umelých neurónových sietí. Práve architektúra neurónových sietí stále ponúka široký priestor na vylepšenie, pretože riešenia sa hľadajú na vyššej úrovni abstrakcie problému. Zadanie výskumných úloh bude zamerané na tieto výskumné oblasti s cieľom vytvoriť nové metódy, algoritmy alebo architektúry, ktoré zlepšujú parametre a schopnosti umelých neurónových sietí a umožňujú ich efektívne aplikovanie v praxi. Prioritné výskumné oblasti sa prispôsobia po konzultácii a predpokladá sa zapojenie študenta do medzinárodných súťaží a aktívna účasť na zahraničných konferenciách.
Kľúčové slová: hlboké učenie, konvolučné neurónové siete, architektúra neurónových sietí, detekcia, inštančná segmentácia, spracovanie obrazu, počítačové videnie, aplikácia neurónovej siete
viac info
pre rok 2022/2023
- Fakulta informatiky a informačných technológií STU (program: Aplikovaná informatika)
- Fakulta elektrotechniky a informatiky STU (program: Kybernetika)
- Fakulta elektrotechniky a informatiky TUKE (program: Informatika)
Umelé neurónové siete nachádzajú veľmi široké uplatnenie v praktických aplikáciách. Využívajú sa na spracovanie veľkého množstva informácií obsiahnutých v obrazovom, zvukom alebo textovom formáte. Ich praktické využitia majú rôzne úrovne zložitosti, od vyhľadávania najdôležitejších údajov, kompletnej analýzy dát, predikcie a predpovede, až po výpočet riadiacich signálov vo forme autonómneho riadiaceho systému. Spracovanie obrazu je špecifická oblasť, v ktorej umelé neurónové siete dosahujú výborné výsledky vďaka ich schopnosti naučiť sa rozoznávať najdôležitejšie črty a vlastnosti obrazu z veľkého počtu obrazových pixlov. V jednoduchších úlohách počítačového videnia, medzi ktoré patrí klasifikácia objektov, umelé neurónové siete dosahujú lepšie výsledky ako človek. Preukázané to bolo vo viacerých aplikačných oblastiach vrátane rozoznania všeobecných objektov, klasifikácie biometrických dát (tvár, chôdza), rozoznanie medicínskych dát (röntgen, CT, MRI).
Súčasnou výzvou pre výskum v oblasti umelých neurónových sietí sú zložitejšie úlohy počítačového videnia, akými sú detekcia a inštančná segmentácia, v ktorých ľudské schopnosti prekonané neboli. Rovnako dôležitou výskumnou úlohou je redukcia hardvérových požiadaviek výpočtu umelých neurónových sietí. Výrazný prínos v tejto oblasti má výskum nových efektívnych architektúr umelých neurónových sietí. Práve architektúra neurónových sietí stále ponúka široký priestor na vylepšenie, pretože riešenia sa hľadajú na vyššej úrovni abstrakcie problému. Zadanie výskumných úloh bude zamerané na tieto výskumné oblasti s cieľom vytvoriť nové metódy, algoritmy alebo architektúry, ktoré zlepšujú parametre a schopnosti umelých neurónových sietí a umožňujú ich efektívne aplikovanie v praxi. Prioritné výskumné oblasti sa prispôsobia po konzultácii a predpokladá sa zapojenie študenta do medzinárodných súťaží a aktívna účasť na zahraničných konferenciách.
Kľúčové slová: hlboké učenie, konvolučné neurónové siete, architektúra neurónových sietí, detekcia, inštančná segmentácia, spracovanie obrazu, počítačové videnie, aplikácia neurónovej siete
viac info
pre rok 2022/2023