Object recognition using 3D convolutional neural networks
| Thesis title in Czech: | Rozpoznávání objektů pomocí 3D konvolučních neuronových sítí |
|---|---|
| Thesis title in English: | Object recognition using 3D convolutional neural networks |
| Key words: | Rozpoznávání objektů, 3D konvoluce, neuronové sítě |
| English key words: | Object recognition, 3D convolution, neural networks |
| Academic year of topic announcement: | 2016/2017 |
| Thesis type: | Bachelor's thesis |
| Thesis language: | angličtina |
| Department: | Department of Software Engineering (32-KSI) |
| Supervisor: | doc. RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D. |
| Author: | hidden - assigned and confirmed by the Study Dept. |
| Date of registration: | 03.11.2016 |
| Date of assignment: | 03.11.2016 |
| Confirmed by Study dept. on: | 28.11.2016 |
| Date and time of defence: | 20.06.2017 00:00 |
| Date of electronic submission: | 19.05.2017 |
| Date of submission of printed version: | 19.05.2017 |
| Date of proceeded defence: | 20.06.2017 |
| Opponents: | RNDr. Milan Straka, Ph.D. |
| Guidelines |
| Předmětem práce je návrh architektury a implementace 3D konvoluční neuronové sítě pro rozpoznávání objektů. Student nejprve připomene princip klasických konvolučních neuronových sítí, a poté navrhne algoritmy pro 3D variantu. Následně na základě odvozených vzorců naimplementuje, natrénuje a otestuje přesnost navržené 3D konvoluční neuronové sítě. |
| References |
| Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. NIPS 2012: 1106-1114
Daniel Maturana, Sebastian Scherer: VoxNet: A 3D Convolutional Neural Network for real-time object recognition. IROS 2015: 922-928 Daniel Maturana, Sebastian Scherer: 3D Convolutional Neural Networks for landing zone detection from LiDAR. ICRA 2015: 3471-3478 |