Software pro automatické rozpoznání ovoce a zeleniny v síťovém obalu

Baťa, Filip

Software pro automatické rozpoznání ovoce a zeleniny v síťovém obalu

DSpace Repository

Language: English čeština

Software pro automatické rozpoznání ovoce a zeleniny v síťovém obalu

dc.contributor.advisor	Perůtka, Karel
dc.contributor.author	Baťa, Filip
dc.date.accessioned	2025-12-10T23:09:48Z
dc.date.available	2025-12-10T23:09:48Z
dc.date.issued	2024-10-27
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/57683
dc.description.abstract	Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací softwaru pro automatické rozpoznávání ovoce a zeleniny zabalené v síťovém obalu pomocí metod hlubokého učení. Práce se skládá z teoretické části, která se věnuje neuronovým sítím, zejména konvolučním neuronovým sítím, a z části praktické, kde je popsána tvorba vlastního datasetu, architektura implementovaných modelů a srovnání jejich výkonnosti. Výsledkem práce je aplikace v jazyce Python využívající knihovnu PyTorch, která mimo jiné umožňuje trénování, testování, ukládání a načítání různých modelů neuronových sítí, provádění klasifikace obrazu a přehledné zobrazení dosažených metrik.
dc.format	97
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	zpracování obrazu	cs
dc.subject	počítačové vidění	cs
dc.subject	klasifikace objektů	cs
dc.subject	strojové učení	cs
dc.subject	Python	cs
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.subject	image processing	en
dc.subject	computer vision	en
dc.subject	object classification	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	Python	en
dc.title	Software pro automatické rozpoznání ovoce a zeleniny v síťovém obalu
dc.title.alternative	Software for Automatic Recognition of Fruits and Vegetables in Mesh Bags
dc.type	diplomová práce	cs
dc.contributor.referee	Habiballa, Hashim
dc.date.accepted	2025-06-18
dc.description.abstract-translated	This master's thesis focuses on the design and implementation of software for the automatic recognition of fruits and vegetables wrapped in net packaging using deep learning methods. The thesis consists of a theoretical part, which explores neural networks, particularly convolutional neural networks, and a practical part, which describes the creation of a custom dataset, the architecture of the implemented models, and the comparison of their performance. The result of the work is a Python-based application utilizing the PyTorch library, which, among other things, enables training, testing, saving and loading various neural network models, performing image classification, and clearly visualizing the achieved metrics.
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	Ing.
dc.thesis.degree-program	Informační technologie	cs
dc.thesis.degree-program	Information Technologies	en
dc.identifier.stag	70057
dc.date.submitted	2025-05-26