<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>Integracija Algoritmov on ViCoS Lab</title>
    <link>/tags/integracija-algoritmov/</link>
    <description>Recent content in Integracija Algoritmov on ViCoS Lab</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>en-us</language>
    <atom:link href="/tags/integracija-algoritmov/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Demonstracijska celica za  prikaz globokega učenja v  praktičnih aplikacijah</title>
      <link>/publications/tabernik2024demonstracijska/</link>
      <pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>/publications/tabernik2024demonstracijska/</guid>
      <description>&lt;p&gt;V zadnjih letih so metode globokega učenja postale ključno orodje za&#xA;reševanje raznolikih praktičnih izzivov. Kljub temu pa potencial takih metod&#xA;pogosto ostaja slabo razumljiv širši javnosti zaradi pogostega ločevanja razvoja in&#xA;demonstracije algoritmov od dejanskih praktičnih problemov, ki jih algoritmi&#xA;naslavljajo. V tem članku predstavljamo demonstracijsko celico, ki združuje strojno&#xA;in programsko opremo ter algoritme globokega učenja, omogočajoč enostavno&#xA;prikazovanje delovanja teh metod v različnih aplikativnih domenah. Celica vključuje&#xA;kamere, grafični vmesnik in pet demonstracijskih programov, ki demonstrirajo&#xA;klasifikacijo lesenih desk, detekcijo površinskih anomalij, štetje polipov, detekcijo&#xA;prometnih znakov in detekcijo vogalov tekstilnih izdelkov. Implementiran&#xA;modularni pristop omogoča enostavno integracijo različnih algoritmov globokega&#xA;učenja. Sistem omogoča boljše razumevanje in uporabo teh metod v praktičnih&#xA;scenarijih ter prispeva k razvoju inovativnih rešitev na področju globokega učenja.&lt;/p&gt;</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
