发布求助
文献互助 智能选刊 最新文献

ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference最新文献

筛选
英文 中文
Demonstracijska celica za prikaz globokega učenja v praktičnih aplikacijah 在实际应用中展示深度学习的演示单元
ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference Pub Date : 2024-03-11 DOI: 10.18690/um.feri.1.2024.2
Domen Tabernik, Peter Mlakar, Jakob Božič, Luka Čehovin Zajc, Vid Rijavec, Danijel Skočaj
{"title":"Demonstracijska celica za prikaz globokega učenja v praktičnih aplikacijah","authors":"Domen Tabernik, Peter Mlakar, Jakob Božič, Luka Čehovin Zajc, Vid Rijavec, Danijel Skočaj","doi":"10.18690/um.feri.1.2024.2","DOIUrl":"https://doi.org/10.18690/um.feri.1.2024.2","url":null,"abstract":"V zadnjih letih so metode globokega učenja postale ključno orodje za reševanje raznolikih praktičnih izzivov. Kljub temu pa potencial takih metod pogosto ostaja slabo razumljiv širši javnosti zaradi pogostega ločevanja razvoja in demonstracije algoritmov od dejanskih praktičnih problemov, ki jih algoritmi naslavljajo. V tem članku predstavljamo demonstracijsko celico, ki združuje strojno in programsko opremo ter algoritme globokega učenja, omogočajoč enostavno prikazovanje delovanja teh metod v različnih aplikativnih domenah. Celica vključuje kamere, grafični vmesnik in pet demonstracijskih programov, ki demonstrirajo klasifikacijo lesenih desk, detekcijo površinskih anomalij, štetje polipov, detekcijo prometnih znakov in detekcijo vogalov tekstilnih izdelkov. Implementiran modularni pristop omogoča enostavno integracijo različnih algoritmov globokega učenja. Sistem omogoča boljše razumevanje in uporabo teh metod v praktičnih scenarijih ter prispeva k razvoju inovativnih rešitev na področju globokega učenja.","PeriodicalId":517885,"journal":{"name":"ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference","volume":"29 33","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140396045","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Spectral Response of Two Hyperspectral Cameras for UXO Endmember Selection 两台高光谱相机的光谱响应，用于未爆炸弹药终结者的选择
ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference Pub Date : 2024-03-11 DOI: 10.18690/um.feri.1.2024.9
Milan Bajić, B. Potočnik
{"title":"Spectral Response of Two Hyperspectral Cameras for UXO Endmember Selection","authors":"Milan Bajić, B. Potočnik","doi":"10.18690/um.feri.1.2024.9","DOIUrl":"https://doi.org/10.18690/um.feri.1.2024.9","url":null,"abstract":"There is currently no recommended procedure for acquiring endmembers in hyperspectral target detection when targets are larger than a single pixel. What is the best approach when multiple cameras are available for a dataset construction? This study examines the differences between hyperspectral cameras Specim IQ and Specim Imspector V9 that recorded the same surfaces under the same lighting conditions. A white balance card and a mortar mine are considered. As calibration procedures for cameras differ, raw data without processing are compared, and the same wavelength range is chosen. Clear differences are noticed between the spectra of the two cameras. Finally, guidelines for selecting statistically reliable endmembers and constructing an endmember dataset are provided based on the obtained results.","PeriodicalId":517885,"journal":{"name":"ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference","volume":"85 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140284846","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Ustvarjanje ponarejenih videoposnetkov s pomočjo difuzijskih modelov 利用扩散模型制作虚假视频
ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference Pub Date : 2024-03-11 DOI: 10.18690/um.feri.1.2024.8
Bine Markelj, Peter Peer, Borut Batagelj
{"title":"Ustvarjanje ponarejenih videoposnetkov s pomočjo difuzijskih modelov","authors":"Bine Markelj, Peter Peer, Borut Batagelj","doi":"10.18690/um.feri.1.2024.8","DOIUrl":"https://doi.org/10.18690/um.feri.1.2024.8","url":null,"abstract":"V članku predstavimo postopke in tehnike generiranja globoko ponarejenih videoposnetkov ali krajše globokih ponaredkov (angl. deepfakes). To so videoposnetki, pri katerih je prišlo do manipulacij s tehnikami globokega učenja. Taki videoposnetki predstavljajo velik problem pri širjenju lažnih novic, politični propagandi, uničevanju podobe posameznikov, izdelavi pornografskih vsebin, izsiljevanju itd. V članku opišemo podatkovno zbirko FaceForensics++ in predstavimo lastno metodo za potencialno izdelavo podzbirke omenjene baze z uporabo najnovejših generativnih difuzijskih modelov. Uporabljene postopke eksperimenta predstavimo in analiziramo njihovo kvaliteto in uspešnost. Komentiramo tudi smiselnost uporabe in nevarnost, ki jo predstavljajo ponarejeni videoposnetki, izdelani z difuzijskimi modeli.","PeriodicalId":517885,"journal":{"name":"ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference","volume":"6 3","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140396112","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Aplikacija računalniškega vida za reševanje Rubikove kocke v realnem času 实时解魔方的计算机视觉应用程序
ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference Pub Date : 2024-03-11 DOI: 10.18690/um.feri.1.2024.6
Jan Šuklje, Peter Peer, Bojan Klemenc
{"title":"Aplikacija računalniškega vida za reševanje Rubikove kocke v realnem času","authors":"Jan Šuklje, Peter Peer, Bojan Klemenc","doi":"10.18690/um.feri.1.2024.6","DOIUrl":"https://doi.org/10.18690/um.feri.1.2024.6","url":null,"abstract":"Rubikova kocka je ena najbolj znanih igrač, tako za mlade kot tudi za starejše ljudi. Za začetnike je precej velik zalogaj, zato smo se odločili narediti aplikacijo, ki jo novincem pomaga rešiti. Primarno namen same aplikacije ni učenje reševanja Rubikove kocke, saj se uporabnik z njeno uporabo ne uči, temveč samo dela gibe, ki jih aplikacija pokaže. Njen cilj je pomagati, saj če se nekomu zaplete pri reševanju kocke, si lahko z aplikacijo pomaga in kocko vrne v prvotno rešeno stanje. Kar izstopa pri tej aplikaciji v primerjavi z drugimi orodji za reševanje Rubikove kocke, je uporaba kamere kot ključnega elementa. Namesto omejevanja uporabnika na 2D ali 3D grafični prikaz kocke, ki je lahko precej zamudna, ta aplikacija izkoristi kamero, ki omogoča uporabo toka videa kot podlago uporabniškega vmesnika. Uporabnik v realnem času vidi navodila za reševanje Rubikove kocke, kar olajša in pospeši celoten proces reševanja.","PeriodicalId":517885,"journal":{"name":"ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference","volume":"9 43","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140395994","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Zaznavanje podvodnih objektov z uporabo generativnih modelov 使用生成模型进行水下物体探测
ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference Pub Date : 2024-03-11 DOI: 10.18690/um.feri.1.2024.4
Sandra Rodríguez Domínguez, Janez Perš
{"title":"Zaznavanje podvodnih objektov z uporabo generativnih modelov","authors":"Sandra Rodríguez Domínguez, Janez Perš","doi":"10.18690/um.feri.1.2024.4","DOIUrl":"https://doi.org/10.18690/um.feri.1.2024.4","url":null,"abstract":"V podvodnih okoljih predstavljajo spremenljiva osvetlitev, motnost vode in biološka raznolikost občutne ovire, zaradi katerih tradicionalne metode računalniškega vida ne delujejo dobro. Tudi učljive metode delujejo le, če uporabimo dovolj raznoliko zbirko podatkov, ki vsebuje vso pričakovano variabilnost podvodnega sveta. Zaradi narave samega podvodnega okolja pa je to lahko težavno, drago ali celo nemogoče, vsekakor pa zahteva veliko delovnih ur za označevanje objektov v učni množici. Ta problem smo naslovili z razvojem nove metodologije, ki na podlagi izjemno majhnega nabora sintetično generiranih slik objektov (10 v našem primeru) in večjega nabora ozadij brez objektov zanimanja (nekaj 100 slik) izdela učno bazo poljubne velikosti, primerno za učenje globokih metod zaznavanja objektov, ki ne zahteva nobenega ročnega označevanja. V našem primeru smo metodologijo uporabili za detekcijo ribe Acanthurus leucosternon, katere podobo za učenje smo generirali s pomočjo orodij DALL-E in Stable Diffusion. Naučen model smo preizkusili na realnih posnetkih tropskih koralnih grebenov z algoritmom zaznavanja objektov YoloV8, pri čemer dosežemo F1=0.6, ne da bi algoritem videl eno samo realistično sliko objekta v času učenja.","PeriodicalId":517885,"journal":{"name":"ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference","volume":"58 6","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140284872","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Sprotna analiza slik vozil z metodami globokega učenja v ogrodju Flutter 利用 Flutter 中的深度学习方法进行实时车辆图像分析
ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference Pub Date : 2024-03-11 DOI: 10.18690/um.feri.1.2024.7
Aleksandr Shishkov, Stevanče Nikoloski
{"title":"Sprotna analiza slik vozil z metodami globokega učenja v ogrodju Flutter","authors":"Aleksandr Shishkov, Stevanče Nikoloski","doi":"10.18690/um.feri.1.2024.7","DOIUrl":"https://doi.org/10.18690/um.feri.1.2024.7","url":null,"abstract":"V članku raziskujemo integracijo modela MobileNetV3 v ogrodju Flutter, osredotočajoč se na napredno klasifikacijo slik avtomobilov. Preučujemo večplasten pristop, ki vključuje uporabo raznolikih podatkovnih zbirk, fino prilagajanje modela ter njegovo brezhibno implementacijo v mobilno aplikacijo. S poudarkom na izboljšanju uporabniške izkušnje smo ustvarili tri specializirane modele z visoko stopnjo natančnosti (97%), ki prepoznajo ustrezne slike, klasificirajo tip slike (vozilo, armaturna plošča ali dokument) ter določajo stran avtomobila (spredaj, levo, desno, zadaj). Rezultati kažejo izjemno hitrost in odzivnost aplikacije, pri čemer MobileNetV3 zagotavlja natančno klasifikacijo v le 60 ms, kar prispeva k izjemni učinkovitosti celotnega sistema.","PeriodicalId":517885,"journal":{"name":"ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference","volume":"10 11","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140395982","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Introductory Computer Vision Teaching Materials for VET Education 用于职业教育与培训的计算机视觉入门教材
ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference Pub Date : 2024-03-11 DOI: 10.18690/um.feri.1.2024.5
Vasja Lev Kirn, Žiga Emeršič, Gregor Hrastnik, Nataša Meh Peer, P. Peer
{"title":"Introductory Computer Vision Teaching Materials for VET Education","authors":"Vasja Lev Kirn, Žiga Emeršič, Gregor Hrastnik, Nataša Meh Peer, P. Peer","doi":"10.18690/um.feri.1.2024.5","DOIUrl":"https://doi.org/10.18690/um.feri.1.2024.5","url":null,"abstract":"Rapidly advancing development of artificial intelligence technologies, including deep learning techniques in the field of computer vision, has encouraged the need for early education about artificial intelligence in schools. This paper briefly describes the development of a computer vision curriculum, part of the AIM@VET (Artificial Intelligence Modules for Vocational Education and Training) EU project, targeting VET high-school students. The introductory materials presented in this paper are structured in three main teaching units (TUs), covering object detection and image segmentation. Each TU consists of eight tasks and a final assignment, totaling approximately 10 hours of classroom work. The course material, prepared in both traditional learning materials and in Python notebooks, combines theoretical concepts with practical coding exercises, with separate teacher and student versions. Materials rely on interactive tools and open-source libraries such as OpenCV, facilitating hands-on learning and immediate application of computer vision concepts.","PeriodicalId":517885,"journal":{"name":"ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference","volume":"37 5","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140285005","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Biometrija in varstvo osebnih podatkov: kako na tehnologijo gleda zakonodaja? 生物识别技术和个人数据保护：法律如何看待这项技术？
ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference Pub Date : 2024-03-11 DOI: 10.18690/um.feri.1.2024.1
Ana Antunićević
{"title":"Biometrija in varstvo osebnih podatkov: kako na tehnologijo gleda zakonodaja?","authors":"Ana Antunićević","doi":"10.18690/um.feri.1.2024.1","DOIUrl":"https://doi.org/10.18690/um.feri.1.2024.1","url":null,"abstract":"V tem prispevku se avtorica osredotoča na vzpostavitev nove zakonodaje s področja varstva osebnih podatkov tako na ravni Evropske Unije (GDPR) kot tudi na ravni Slovenije (ZVOP-2) in njen vpliv na obdelavo osebnih podatkov v okviru biometrične tehnologije.","PeriodicalId":517885,"journal":{"name":"ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference","volume":"32 4","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140285210","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Gradnja konvolucijskih nevronskih mrež za razvrščanje slik z uporabo evolucijskih algoritmov 利用进化算法构建用于图像分类的卷积神经网络
ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference Pub Date : 2024-03-11 DOI: 10.18690/um.feri.1.2024.3
Uroš Mlakar
{"title":"Gradnja konvolucijskih nevronskih mrež za razvrščanje slik z uporabo evolucijskih algoritmov","authors":"Uroš Mlakar","doi":"10.18690/um.feri.1.2024.3","DOIUrl":"https://doi.org/10.18690/um.feri.1.2024.3","url":null,"abstract":"Globoke nevronske mreže so bile uspešno aplicirane že na mnogih področjih obdelave slik. Uspešnost mreže je vedno pogojena z njeno arhitekturo, ki pogosto zahteva ročno oblikovanje strokovnjaka z bogatim strokovnim znanjem. Takšen pristop je lahko v realnem svetu zamuden, morda tudi neizvedljiv, predvsem zaradi primanjkljaja izkušenj načrtovalcev oz. njihovega znanja. V tem članku smo predstavili postopek avtomatskega iskanja topologije globoke nevronske mreže v aplikaciji razvrščanja slik. Iskanje ustrezne topologije smo preslikali v optimizacijski problem, ki ga rešujemo z algoritmom diferencialne evolucije. Algoritem smo testirali nad podatkovnima zbirkama CIFAR10 in AffectNet. Dobljeni rezultati so obetavni in odpirajo novo mlado razsikovalno področje načrtovanja globokih mrež brez predhodnega ekspertnega znanja.","PeriodicalId":517885,"journal":{"name":"ROSUS 2024 - Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2024: Zbornik 18. strokovne konference","volume":"10 17","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140395831","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整，为了账户安全，请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
请完成安全验证×
相关产品
×
本文献相关产品
联系我们：info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务，方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号：481959085
Book学术官方微信