Tato práce se zabývá segmentací obrazu za využití neuronových sítí. Začátek práce se zabývá problematikou segmentování s několika existujícími
metodami nevyužívající neuronových sítí. Následně se práce již zaměřuje na
neuronové sítě, jejich strukturu, funkcionalitu a využití pro segmentaci s analýzou několika vybraných architektur. Vybranými architekturami jsou U-Net
(2015), DoubleU-Net (2020) a ResUNet++ (2019), a byly implementovány
do programu, který je umožňuje učit na různých datech a využít za účelem segmentace. V konečné části práce se potom porovnávají výsledky mezi
jednotlivými architekturami z učení a segmentace na Carvana a IMCDB
datasetu. Nejlepších výsledků dosáhla architektura DoubleU-Net s Jaccard
index hodnotou 0.9883 pro Carvana dataset a 0.9383 pro IMCDB dataset.
Anotace v angličtině
This work deals with image segmentation via the usage of neural networks.
The beginning of the work focuses on the problem of segmentation itself with
a description of a couple of existing methods that do not use neural networks.
Afterwards the work shifts it's focus to neural networks, their structure,
functionality and usage for segmentation with an analysis of multiple existing
architectures. Those architectures are U-Net (2015), DoubleU-Net (2020)
and ResUNet++ (2019), which were then implemented into a program that
can be used to train them on different data and subsequently use them for
segmentation purposes. Finally the implemented architectures are trained
on two seperate datasets, Carvana and IMCDB dataset, with their individual
results compared in the last section of this work. The best results were
achieved on the DoubleU-Net architecture with a Jaccard index value of
0.9883 for Carvana dataset and 0.9383 for IMCDB dataset respectively.
Tato práce se zabývá segmentací obrazu za využití neuronových sítí. Začátek práce se zabývá problematikou segmentování s několika existujícími
metodami nevyužívající neuronových sítí. Následně se práce již zaměřuje na
neuronové sítě, jejich strukturu, funkcionalitu a využití pro segmentaci s analýzou několika vybraných architektur. Vybranými architekturami jsou U-Net
(2015), DoubleU-Net (2020) a ResUNet++ (2019), a byly implementovány
do programu, který je umožňuje učit na různých datech a využít za účelem segmentace. V konečné části práce se potom porovnávají výsledky mezi
jednotlivými architekturami z učení a segmentace na Carvana a IMCDB
datasetu. Nejlepších výsledků dosáhla architektura DoubleU-Net s Jaccard
index hodnotou 0.9883 pro Carvana dataset a 0.9383 pro IMCDB dataset.
Anotace v angličtině
This work deals with image segmentation via the usage of neural networks.
The beginning of the work focuses on the problem of segmentation itself with
a description of a couple of existing methods that do not use neural networks.
Afterwards the work shifts it's focus to neural networks, their structure,
functionality and usage for segmentation with an analysis of multiple existing
architectures. Those architectures are U-Net (2015), DoubleU-Net (2020)
and ResUNet++ (2019), which were then implemented into a program that
can be used to train them on different data and subsequently use them for
segmentation purposes. Finally the implemented architectures are trained
on two seperate datasets, Carvana and IMCDB dataset, with their individual
results compared in the last section of this work. The best results were
achieved on the DoubleU-Net architecture with a Jaccard index value of
0.9883 for Carvana dataset and 0.9383 for IMCDB dataset respectively.