Cvičení:

Středa, 14:15-15:45, EB405

Cvičení 1

Prahování obrazu, indexování objektů.
Studijní text je zde
Pro psaní kódu můžete využít projekt pro VS2017, CodeBlocks nebo zdrojový soubor s Makefile.
Pro testování použijte obrázek train.png z adresáře images.

Cvičení 2

Výpočet momentů.
Studijní text viz cvičení 1.

Cvičení 3

Výpočet příznaků z momentů.
Studijní text je zde

Cvičení 4

Výpočet etalonů a jejich použití pro klasifikaci objektů.
Studijní text je zde
Testovací obrázek: test02.png
Vyzkoušejte také testovací obrázek test04.png, který obsahuje objekt, který nebyl v trénovací množině.
Vytvořte nový příznak (např. dle kapitoly 9.2 ve skriptech), pro trénování použijte train04.png.

Cvičení 5

Klasifikace pomocí algoritmu k-means.
Studijní text je zde.

Cvičení 6

Klasifikace pomocí neuronových sítí.
Studijní text je zde.
Šablona neuronové sítě je zde.

Cvičení 7

Klasifikace pomocí neuronových sítí.
Studijní text viz cvičení 6.
Využijte příznaky objektů z minulých cvičení na trénování a testování sítě.

Cvičení 8

Klasifikace pomocí neuronových sítí s využitím frameworku PyTorch.
Příkazy pro instalaci frameworku v prostředí OS Linux jsou zde.
Šablona je zde, skript pro vykreslení grafu pomocí Gnuplot je zde.

Cvičení 9

Klasifikace číslic pomocí konvolučních neuronových sítí s využitím frameworku PyTorch.
Šablona je zde.

Cvičení 10

Histogram orientovaných gradientů.
Studijní text je zde.
Metodu můžete otestovat na obrázku test.png.