Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorGruber Ivan, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorStraka, Jakub
dc.contributor.refereeHrúz Marek, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2022-6-22
dc.date.accessioned2022-07-25T22:30:55Z-
dc.date.available2021-10-1
dc.date.available2022-07-25T22:30:55Z-
dc.date.issued2022
dc.date.submitted2022-5-23
dc.identifier89622
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/49350-
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá odhadem pózy člověka pomocí neuronových sítí. V první části jsou popsány metody založené na konvolučních neuronových sítích a metody založené na architektuře transformeru, které byli úspěšně použity k řešení tohoto problému. V druhé části je zvolen model, který byl původně navžen pro řešení úlohy odhadu pózy ruky. Dále jsou popsány úpravy tohoto modelu, tak aby byl vhodný pro úlohu odhadu pózy člověka. Výsledkem úprav jsou dvě varianty modelu, které jsou následně trénovány na datasetu COCO. Nakonec jsou výsledky natrénovaných modelů porovnány s některými z modelů představených v první části.cs
dc.format48
dc.language.isoen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plzni
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení
dc.subjectpočítačové viděnícs
dc.subjectumělá inteligencecs
dc.subjectodhad pózy člověkacs
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěcs
dc.subjecttransformer architekturacs
dc.titleAutomatická detekce pózy člověka pomocí neuronových sítícs
dc.title.alternativeAutomatic Human Pose Estimation using Neural Networken
dc.typediplomová práce
dc.thesis.degree-nameIng.
dc.thesis.degree-levelNavazující
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatika
dc.description.resultObhájeno
dc.description.abstract-translatedThis thesis addresses human pose estimation using neural networks. The first part describes methods based on convolutional neural networks and methods based on transformer architecture, which have been successfully used to solve this problem. In the second part, a model is chosen that was originally designed to solve the problem of hand pose estimation. Next are described modifications of this model so that it is suitable for the task of human pose estimation. The result of the modifications are two variants of the model, which are then trained on the COCO dataset. Finally, the results of the trained models are compared with some of the models presented in the first part.en
dc.subject.translatedcomputer visionen
dc.subject.translatedartificial intelligenceen
dc.subject.translatedhuman pose estimationen
dc.subject.translatedconvolutional neural networksen
dc.subject.translatedtransformer architectureen
Appears in Collections:Diplomové práce / Theses (KKY)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
DP_strakajk.pdfPlný text práce19,05 MBAdobe PDFView/Open
Straka_V.pdfPosudek vedoucího práce405,16 kBAdobe PDFView/Open
Straka_P.pdfPrůběh obhajoby práce227,98 kBAdobe PDFView/Open
Straka_O.pdfPosudek oponenta práce490,43 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/49350

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

search
navigation
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra kybernetiky / Department of Cybernetics
  5. Diplomové práce / Theses (KKY)