Možnosti automatizace anotování dat

Linhart, Jan

Možnosti automatizace anotování dat

DSpace Repository

Language: English čeština

Možnosti automatizace anotování dat

dc.contributor.advisor	Turečková, Alžběta
dc.contributor.author	Linhart, Jan
dc.date.accessioned	2024-07-23T13:16:16Z
dc.date.available	2024-07-23T13:16:16Z
dc.date.issued	2023-11-05
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/55581
dc.description.abstract	Tato bakalářská práce se zabyvá tvorbou a anotací datasetů pro strojové učení v oblasti počítačového vidění. Práce shrnuje stávající standardy a doporučení pro tvorbu kvalitních datasetů a popisuje jednotlivé fáze procesu tvorby datasetu v praxi. Dále se věnuje možnostem využití modelů strojového učení pro usnadnění anotace dat. V práci je také představen open source nástroj LabelMe pro anotování dat a implementován nástroj pro převod segmentačních masek z COCO formátu do polygonového formátu nástroje LabelMe. Funkčnost nástroje je otestována na vzorovych datech.
dc.format	51 s. (69 463)
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	Standardy tvorby datasetů	cs
dc.subject	Anotace dat	cs
dc.subject	Strojové učení	cs
dc.subject	Počítačové vidění	cs
dc.subject	LabelMe	cs
dc.subject	COCO formát	cs
dc.subject	Polygonovy formát	cs
dc.subject	Dataset Creation Standards	en
dc.subject	Data Annotation	en
dc.subject	Machine Learning	en
dc.subject	Computer Vision	en
dc.subject	LabelMe	en
dc.subject	COCO Format	en
dc.subject	Polygon Format	en
dc.title	Možnosti automatizace anotování dat
dc.title.alternative	Possibilities of Automating Data Annotation
dc.type	bakalářská práce	cs
dc.contributor.referee	Viktorin, Adam
dc.date.accepted	2024-06-03
dc.description.abstract-translated	This bachelor's thesis focuses on the creation and annotation of datasets for machine learning in the field of computer vision. The thesis summarizes the existing standards and recommendations for creating high-quality datasets and describes the individual phases of the dataset creation process in practice. It also focuses on the possibilities of using machine learning models to facilitate data annotation. The thesis also presents the open source tool LabelMe for data annotation and implements a tool for converting segmentation masks from COCO format to the polygon format of the LabelMe tool. The functionality of the tool is tested on sample data.
dc.description.department	Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline	Softwarové inženýrství	cs
dc.thesis.degree-discipline	Software Engineering	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics	en
dc.thesis.degree-name	Bc.
dc.thesis.degree-program	Softwarové inženýrství	cs
dc.thesis.degree-program	Software Engineering	en
dc.identifier.stag	66855
dc.date.submitted	2024-05-13