prikaz prve stranice dokumenta Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny
  Download
PDF 4.44 MB
master's thesis
Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny
2020. urn:nbn:hr:122:704940
Rogina, Marko
University North
University centre Varaždin
Department of Multimedia, Design and Application

Cite this document

Rogina, M. (2020). Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny (Master's thesis). Koprivnica: University North. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

Rogina, Marko. "Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny." Master's thesis, University North, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

Rogina, Marko. "Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny." Master's thesis, University North, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

Rogina, M. (2020). 'Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny', Master's thesis, University North, accessed 13 April 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

Rogina M. Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny [Master's thesis]. Koprivnica: University North; 2020 [cited 2024 April 13] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

M. Rogina, "Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny", Master's thesis, University North, Koprivnica, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleDetekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny
Title (english)Face detection using YOLO v3 tiny neural network
AuthorMarko Rogina
MentorEmil Dumić (mentor)
Committee memberMario Periša (predsjednik povjerenstva)
Committee memberEmil Dumić (član povjerenstva)
Committee memberRobert Geček (član povjerenstva)
GranterUniversity North
(University centre Varaždin)
(Department of Multimedia, Design and Application)
Koprivnica
Defense date and country2020-09-30, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Graphic Technology
Processes of Graphic Reproduction
Abstract
U ovom radu baviti ćemo se temom detekcije lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny. Istražiti ćemo različite parametre učenja koji mogu utjecati na krajnji rezultat. Provest ćemo treniranje, validaciju i testiranje te napraviti usporedbu rezultata s nekim od postojećih metoda za detekciju lica. Također, definirati ćemo ključne pojmove računalnog vida. U ovom radu dan je i pregled ostalih sustava za detekciju objekata kako bi se uočili prednosti i nedostaci te spomenule neke ključne razlike te dobila ideja na koji način sustavi za detekciju najčešće rade i koje metode koriste.
Abstract (english)
In this paper, we will study the topic of face detection using the neural network YOLO v3 tiny. We will research different learning parameters that may affect the end result. We will carry out training, validation and testing and compare the results with some of the existing methods for face detection. We will also define the key terms of computer vision. This paper also provides an overview of other object detection systems in order to idenify advantages and disadvantages and mention some key differences to get an idea of how detection systems work and what methods they use.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:122:704940
Study programmeTitle: Multimedia Science
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka grafičke tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka grafičke tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2020-10-23 11:15:25