Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail projektu
Období řešení: 1.1.2019 — 31.12.2019
Zdroje financování
Neveřejný sektor - Přímé kontrakty - smluvní výzkum, neveřejné zdroje
O projektu
Předmětem spolupráce je vypracování rešerší současných metod a trendů v oblasti zpracování a analýzy 3D obrazových dat moderními metodami hlubokého učení. Tvorbě analýz vhodnosti využití současných metod pro potřeby a úlohy definované Partnerem a experimentálním ověření vlastností vybraných metod a konzultacích již existujících řešení Partnera a technické pomoci při jejich inovaci.
Popis anglickyThis project aims at analysis of current methods and trends in 3D image analysis and recognition by using state-of-the-art deep learning methods. Analyse suitability of the current methods for the needs and tasks defined by the company, experimental implementation and verification of the promising methods, and consultations of existing solutions of the company and technical assistance in their innovation.
Klíčová slova hluboké učení, konvoluční neuronové sítě, CNN, rozpoznávání 3D obrazových dat
Klíčová slova anglickyDeep learning, convolutional neural networks, CNN, 3D image analysis
Originální jazyk
čeština
Řešitelé
Hajduk Petr, Ing. - hlavní řešitel
Útvary
Výzkumné centrum informač. technologií- odpovědné pracoviště (16.1.2019 - nezadáno)TESCAN 3DIM, s.r.o.- objednatel (16.1.2019 - 31.12.2019)Ústav počítačové grafiky a multimédií- spolupříjemce (16.1.2019 - 31.12.2019)Výzkumné centrum informač. technologií- příjemce (16.1.2019 - 31.12.2019)
Výsledky
KODYM, O. Souhrnná výzkumná zpráva k projektu TESCAN 3DIM -Metody hlubokého učení pro zpracování 3D obrazových dat. Brno: TESCAN 3DIM, s.r.o., 2019. 2 s.Detail
KODYM, O.; ŠPANĚL, M.; HEROUT, A. Segmentation of Defective Skulls from CT Data for Tissue Modelling. Computational Methods and Clinical Applications in Musculoskeletal Imaging. Shenzhen: 2019. 9 p.Detail
Odpovědnost: Hajduk Petr, Ing.