Update
Gašper Spagnolo
parent
9d8714b6a2
commit
41e99c4a5a
BIN
diploma.pdf
BIN
diploma.pdf
Binary file not shown.
505
diploma.tex
505
diploma.tex
|
|
@ -422,24 +422,7 @@ Ko je lokacija iskanja najdena na iskalnem zemljevidu, lahko iz podatkov o zemlj
|
|||
|
||||
\section{Pregled literature}
|
||||
|
||||
Raziskovalno področje dronov in satelitov ter njihove uporabe v različnih aplikacijah, kot so iskanje in reševanje, kartiranje terena, kmetijsko spremljanje in navigacija, pritegne veliko pozornosti.
|
||||
Inovacije na tem področju prinašajo dragocene vpoglede v različne vidike tehnologije, vključno z avtonomno navigacijo, tehnologijo oddaljenega zaznavanja in računalniškim vidom.
|
||||
|
||||
V raziskavi, ki jo je izvedel tim Hang Li in Haibin Duan [1], so bili uporabljeni konvolucijski nevronske mreže (CNN) in podporno vektorsko stroje (SVM) za avtonomno navigacijo dronov.
|
||||
Sistem je bil zmožen opravljati različne naloge, vključno s sledenjem ciljem, obhodom ovir in zaznavanjem pristajališč.
|
||||
Rezultati raziskave so pokazali, da je CNN prinesel boljše rezultate kot SVM pri obvladovanju različnih okoljskih izzivov.
|
||||
|
||||
V raziskavi, ki so jo izvedli Zhiwei Zhan in Xiwang Zhang [2], so uporabili globoko učenje za analizo in procesiranje satelitskih slik. Njihov pristop je omogočil avtomatsko zaznavanje značilnosti terena, kot so vode, gozdovi, mestna območja itd., kar je izboljšalo natančnost zemljevidov in navigacijskih sistemov.
|
||||
|
||||
V raziskavi, ki so jo izvedli John R. Woodward in Douglas G. MacMartin [3], so preučevali uporabo dronov za nadzor podnebnih sprememb.
|
||||
Uporabljali so tehniko imenovano \textit{cloud seeding} z namenom nadzorovanja lokalnega vremena, kar je obetajoče za mitigacijo podnebnih sprememb.
|
||||
Rezultati raziskave kažejo, da je ta metoda učinkovita in obetajoča.
|
||||
|
||||
Sedaj, s hitrim napredkom na področju računalniškega vida, se uporabljajo različne tehnike za avtonomno navigacijo dronov, vključno z geolokacijo na podlagi satelitskih slik.
|
||||
Ta tehnika, ki je podobna sinergiji med človeškimi očmi in možgani, omogoča dronom, da najdejo svojo lokacijo na zemljevidu (satelitska slika) na podlagi slike, ki jo je dron posnel.
|
||||
|
||||
Torej, na tem področju se razvijajo in uporabljajo različne metode strojnega učenja, od konvolucijskih nevronskih mrež do transformerjev, s čimer se izboljšuje učinkovitost in natančnost dronov in satelitskih tehnologij.
|
||||
Vsaka metoda ima svoje prednosti in pomanjkljivosti, kar zahteva nadaljnje raziskave za izboljšanje teh tehnologij.
|
||||
Tuki bos opisal o sorodhin delih in kake clanke si use si pogledu.
|
||||
|
||||
\section{Osnovni pojmi in terminologija}
|
||||
|
||||
|
|
@ -484,7 +467,7 @@ Prav tako se pojavljajo vprašanja glede zasebnosti in varnosti, saj lahko nepoo
|
|||
Iskanje točke v sliki je postopek identifikacije in določanja posebnih točk ali predmetov v določeni sliki ali seriji slik.
|
||||
Ta tehnologija se je izkazala za pomembno v različnih aplikacijah, vključno z navigacijo in geolokalizacijo.
|
||||
|
||||
FPI je pozicijski standard, kjer je vhodna slika, ki jo je treba pozicionirati, poimenovana kot \texit{query}, in slika, ki jo je treba pridobiti, se imenuje \texit{search map}.
|
||||
FPI je pozicijski standard, kjer je vhodna slika, ki jo je treba pozicionirati, poimenovana kot \textit{query}, in slika, ki jo je treba pridobiti, se imenuje \textit{search map}.
|
||||
Ta proces se lahko uporablja za različne naloge lokalizacije, kot so lokalizacija brezpilotnih letalnikov (UAV) in prečno geolokalizacijo. Glavni cilj je najti ustrezno lokacijo v iskalnem zemljevidu.
|
||||
FPI neposredno vnese poizvedbo in iskalni zemljevid v model, ki nato izpiše zemljevid toplote, ki predstavlja napovedano lokacijsko porazdelitev poizvedbe v iskalnem zemljevidu.
|
||||
Ena od ključnih prednosti metode FPI je, da ne zahteva veliko pripravljalnih podatkov ali operacij ekstrakcije značilnosti vnaprej. Edino shranjevanje, ki je potrebno, je iskalni zemljevid.
|
||||
|
|
@ -504,362 +487,174 @@ Na koncu se uporabljajo popolnoma povezane plasti, ki združijo lokalne značiln
|
|||
CNN se izkaže za zelo učinkovito v primerjavi z drugimi tipi nevronskih mrež v nalogah, povezanih z obdelavo slik, zlasti zaradi sposobnosti zajemanja prostorskih hierarhij značilnosti.
|
||||
To pomeni, da so sposobne razumeti in reprezentirati sliko na več ravneh abstrakcije.
|
||||
|
||||
\subsection{Transformerska nevronska mreza}
|
||||
|
||||
Transformerska nevronska mreža, znana tudi kot "transformer", predstavlja revolucionaren pristop v obdelavi zaporedij, ki je imel globok vpliv na področje naravnega jezikovnega procesiranja (NLP) in celo na obdelavo slik.
|
||||
Ta model je bil predstavljen v članku "Attention is All You Need" leta 2017, in od takrat postaja temelj za mnoge druge arhitekture, kot so BERT, GPT in drugi.
|
||||
Glavna inovacija transformerske nevronske mreže je mehanizem pozornosti, ki omogoča modelu, da "osredotoči" različne dele vhodnega zaporedja pri vsakem koraku obdelave.
|
||||
To mu omogoča, da se učinkovito ukvarja s povezavami med oddaljenimi besedami ali elementi v zaporedju, ne da bi bilo treba uporabljati rekurzivne arhitekture, kot so LSTM.
|
||||
Arhitektura transformerske mreže je sestavljena iz dveh glavnih delov: kodirnika in dekodirnika.
|
||||
Kodirnik je sestavljen iz več plasti, vsaka s pozornostjo, ki omogoča modelu, da učinkovito analizira celotno zaporedje vhodnih podatkov.
|
||||
Dekodirnik uporablja enako arhitekturo, da obdeluje izhod kodirnika in ustvarja končno zaporedje ali oceno.
|
||||
Mehanizem pozornosti je ključna komponenta transformerske nevronske mreže, saj omogoča modelu, da tehta povezave med različnimi deli zaporedja.
|
||||
To mu daje sposobnost razumevanja dolgoročnih odvisnosti in nians v jeziku ali drugih strukturiranih podatkih.
|
||||
Transformerska nevronska mreža je bila prvotno zasnovana za prevajanje jezikov, vendar se je izkazala za izjemno močno v številnih drugih nalogah NLP, kot so generiranje besedil, povzemanje, vprašanja in odgovori ter še več.
|
||||
Njena fleksibilnost in moč sta jo naredili priljubljeno izbiro za raziskovalce in inženirje, ki želijo razviti zmogljive modele za kompleksne naloge zaporedne obdelave.
|
||||
|
||||
\subsection{Piramidni vizualni transformer}
|
||||
|
||||
Piramidni vizualni transformer (PVT) predstavlja inovativen pristop k analizi in razumevanju slik, ki združuje prednosti klasičnih konvolucijskih nevronskih mrež (CNN) s sposobnostmi transformerske arhitekture.
|
||||
Ta pristop je zasnovan tako, da učinkovito zajema hierarhične značilnosti slik, kar omogoča boljše razumevanje in interpretacijo vizualnih podatkov.
|
||||
Piramidna struktura se uporablja za zapletanje različnih značilnosti na različnih ravneh ločljivosti.
|
||||
To omogoča modelu, da učinkovito zajame tako lokalne kot globalne značilnosti slike.
|
||||
V nasprotju s klasičnimi CNN, ki lahko izgubijo nekaj pomembnih informacij zaradi zmanjšanja ločljivosti, PVT ohranja podrobnosti na vseh ravneh.
|
||||
PVT uporablja transformerski blok v kombinaciji s piramidno strukturo, da lahko izvede učinkovito analizo na različnih ravneh podrobnosti.
|
||||
Mehanično pozornost v transformerski arhitekturi omogoča modelu, da \texit{osredotoči} različne dele slike, ne da bi bilo treba upoštevati njihovo medsebojno razmerje.
|
||||
To je še posebej koristno pri analizi kompleksnih slik, kjer je pomembno upoštevati tako lokalne kot globalne vzorce.
|
||||
Piramide v PVT delujejo tako, da razdelijo sliko na različne regije in ločljivosti, nato pa analizirajo te regije z uporabo transformerskih blokov.
|
||||
Rezultat je bogat, večplasten nabor značilnosti, ki zajema različne vidike vizualne vsebine.
|
||||
PVT je bila uporabljena za različne naloge strojnega vida, vključno z razvrščanjem slik, zaznavanjem predmetov in segmentacijo.
|
||||
Njena sposobnost, da učinkovito združuje značilnosti različnih ločljivosti, je pokazala izboljšave v primerjavi s klasičnimi pristopi, kot so CNN.
|
||||
Piramidni vizualni transformer je pomemben korak naprej pri razumevanju in interpretaciji vizualnih podatkov.
|
||||
Njegova združitev piramidne strukture s transformersko arhitekturo odpira nove poti za raziskovanje in inovacije na področju strojnega vida, kar prispeva k še bolj intuitivnemu in prilagodljivemu pristopu k analizi slik. Ta pristop ima potencial za nadaljnje izboljšanje učinkovitosti in natančnosti v različnih aplikacijah strojnega vida.
|
||||
|
||||
\subsection{Pytorch}
|
||||
|
||||
PyTorch je odprtokodna knjižnica za strojno učenje, razvita s strani Facebookove raziskovalne skupine AI Research Lab (FAIR), in je zasnovana predvsem za uporabo v raziskovalnih in razvojnih projektih.
|
||||
Ena izmed ključnih značilnosti PyTorch je uporaba dinamičnih računalniških grafov, ki se gradijo "na letenje" v vsakem prehodu, kar omogoča večjo fleksibilnost pri prilagajanju med usposabljanjem.
|
||||
V središču PyTorch so tensorji, večdimenzionalni nizi, ki so podobni Numpyjevim ndarrays, vendar se lahko izvajajo na grafičnih karticah za hitrejše računanje.
|
||||
PyTorch vključuje tudi modul Autograd, ki samodejno računa gradient na podlagi vhodnih operacij, kar olajša optimiziranje modelov.
|
||||
PyTorch je znan po svojem intuitivnem in uporabniku prijaznem vmesniku, ki olajša tako začetnikom kot izkušenim razvijalcem učenje in izdelavo kompleksnih modelov.
|
||||
Z aktivno skupnostjo razvijalcev in raziskovalcev ter obsežno zbirko vadnic in dokumentacije, PyTorch zagotavlja podporo za hitro prototipiranje in razvoj robustnih modelov, zaradi česar se je uveljavil kot eden izmed vodilnih okvirov za strojno učenje.
|
||||
\subsection{Toplotna karta}
|
||||
Toplotna karta je grafična predstavitev podatkov, kjer vrednosti v matriki predstavljajo različne barve.
|
||||
Ponavadi se uporablja za prikazovanje, kako se določena spremenljivka razporedi po dvodimenzionalnem prostoru.
|
||||
To je zelo uporabno pri vizualizaciji razmerij, povezav ali gostote v velikih naborih podatkov.
|
||||
Toplotne karte so priljubljene v mnogih znanstvenih in poslovnih aplikacijah.
|
||||
V statistiki in strojnem učenju se lahko uporabljajo za prikaz korelacij med različnimi značilnostmi.
|
||||
V biologiji se pogosto uporabljajo za prikazovanje izražanja genov, v geografiji pa za vizualizacijo gostote prebivalstva ali druge geolokacijske podatke.
|
||||
Ena od prednosti toplotne karte je, da omogoča hitro in intuitivno razumevanje kompleksnih naborov podatkov.
|
||||
Vizualizacija barvnih prehodov pomaga opazovalcu, da hitro zazna vzorce in trende, ki bi jih bilo težje zaznati v tabelaričnih ali tekstovnih prikazih.
|
||||
|
||||
|
||||
\chapter{Matematično okolje in sklicevanje na besedilne konstrukte}
|
||||
\chapter{Transformerske nevronske mreze}
|
||||
\label{ch1}
|
||||
aa
|
||||
|
||||
Matematična ali popolna indukcija je eno prvih orodij, ki jih spoznamo za dokazovanje trditev pri matematičnih predmetih.
|
||||
\begin{izrek}
|
||||
\label{iz:1}
|
||||
Za vsako naravno število $n$ velja
|
||||
\begin{equation}
|
||||
n < 2^n.
|
||||
\label{eq:1}
|
||||
\end{equation}
|
||||
\end{izrek}
|
||||
\begin{dokaz}
|
||||
Dokazovanje z indukcijo zahteva, da neenakost~\eqref{eq:1} najprej preverimo za najmanjše naravno število -- $0$.
|
||||
Res, ker je $0 < 1 = 2^0$, je neenačba~\eqref{eq:1} za $n=0$ izpolnjena.
|
||||
\section{Transformerska arhitektura}
|
||||
bb
|
||||
|
||||
Sledi indukcijski korak. S predpostavko, da je neenakost~\eqref{eq:1} veljavna pri nekem naravnem številu $n$, je potrebno pokazati, da je ista neenakost v veljavi tudi pri njegovem nasledniku -- naravnem številu $n+1$.
|
||||
Računajmo.
|
||||
\begin{align}
|
||||
n+1 & < 2^n + 1 \label{eq:2}\\
|
||||
& \le 2^n + 2^n \label{eq:3}\\
|
||||
& = 2^{n+1} \nonumber
|
||||
\end{align}
|
||||
Neenakost~\eqref{eq:2} je posledica indukcijske predpostavke, neenakost~\eqref{eq:3} pa enostavno dejstvo, da je za vsako naravno število $n$ izraz $2^n$ vsaj tako velik kot 1.
|
||||
S tem je dokaz Izreka~\ref{iz:1} zaključen.
|
||||
\end{dokaz}
|
||||
\section{Vision Transformer (ViT)}
|
||||
cc
|
||||
|
||||
Opazimo, da je \LaTeX\ številko izreka podredil številki poglavja.
|
||||
Na podoben način se lahko s pomočjo ukazov \verb|\label| in \verb|\ref| sklicujemo tudi na druge besedilne konstrukte, kot so med drugim poglavja, podpoglavja in plovke, ki jih bomo spoznali v naslednjem poglavju.
|
||||
\section{Piramidni vision transformer (PVT)}
|
||||
ddd
|
||||
|
||||
\section{Piramidni vision transformer z uporabo lokalnih značilnosti (PCPVT)}
|
||||
eee
|
||||
|
||||
\chapter{Plovke: slike in tabele}
|
||||
\chapter{Podatkovni set}
|
||||
\label{ch2}
|
||||
Tukaj bos napisal malo o podatkovnem setu, ki si ga uporabil.
|
||||
|
||||
Slike in daljše tabele praviloma vključujemo v dokument kot plovke.
|
||||
Pozicija plovke v končnem izdelku ni pogojena s tekom besedila, temveč z izgledom strani.
|
||||
\LaTeX\ bo skušal plovko postaviti samostojno, praviloma na mestu, kjer se pojavi v izvornem besedilu, sicer pa na
|
||||
vrhu strani, na kateri se na takšno plovko prvič sklicujemo.
|
||||
Pri tem pa bo na vsako stran končnega izdelka želel postaviti tudi sorazmerno velik del besedila.
|
||||
V skrajnem primeru, če imamo res preveč plovk na enem mestu besedila, ali če je plovka previsoka, se bo \LaTeX\ odločil za stran popolnoma zapolnjeno s plovkami.
|
||||
\chapter{Implementacija}
|
||||
\label{ch3}
|
||||
Tle bos pa napisal o implementaciji.
|
||||
|
||||
Poleg tega, da na položaj plovke vplivamo s tem, kam jo umestimo v izvorno besedilo, lahko na položaj plovke na posamezni strani prevedenega besedila dodatno vplivamo z opcijami \texttt{here, top} in \texttt{bottom}.
|
||||
Zelo velike slike je najbolje postaviti na posebno stran z opcijo \texttt{page}.
|
||||
Skaliranje slik po njihovi širini lahko prilagodimo širini strani tako, da kot enoto za širino uporabimo kar širino strani, npr. \verb=0.5\textwidth= bo raztegnilo sliko na polovico širine strani.
|
||||
Sliko lahko po potrebi tudi zavrtimo za 90 stopinj in jo razstegnemo na višino strani.
|
||||
Tako bodo podrobnosti na sliki lažje berljive in prostor na strani bo bolje izkoriščen.
|
||||
\chapter{Eksperimenti}
|
||||
\label{ch4}
|
||||
|
||||
Na vse plovke se moramo v besedilu sklicevati, saj kot beseda plovka pove, plovke plovejo po besedilu in se ne pojavijo točno tam, kjer nastopajo v izvornem besedilu.
|
||||
Vendar naj bosta sklic na plovko v besedilu in sama plovka v oblikovanem besedilu čim bližje skupaj, tako da bralcu ne bo potrebno listati po diplomi.
|
||||
Upoštevajte pa, da se naloge tiska dvostransko in da se hkrati vidi dve strani v dokumentu!
|
||||
Na to, kje se bo slika ali druga plovka pojavila v postavljenem besedilu lahko torej najbolj vplivamo tako, da v izvorni kodi plovko premikamo po besedilu nazaj ali naprej!
|
||||
|
||||
Tabele je najbolje oblikovati kar neposredno v \LaTeX u, saj za oblikovanje tabel obstaja zelo fleksibilno okolje \texttt{tabular}.
|
||||
Slike pa je po drugi strani pogosto najla\v zje oblikovati oziroma izdelati z drugimi orodji in programi, rezultate shraniti v formatu {\tt .pdf} ali {\tt .jpeg} in nato v \LaTeX u le vključiti ustrezno slikovno datoteko. Za pisanje besed, ki so vključene v slike, uporabite pisave/fonte, ki so čimbolj podobne pisavam v samem besedilu.
|
||||
|
||||
Knjižnica \url{https://en.wikibooks.org/wiki/LaTeX/PGF/TikZ}
|
||||
pa omo\-go\-ča risanje raznovrstnih grafov neposredno v okolju \LaTeX .
|
||||
|
||||
Na vse tabele in slike se moramo v besedilu sklicevati, saj kot plovke v oblikovanem besedilu niso nujno na istem mestu kot v izvornem besedilu.
|
||||
Pri sklicevanju na slike uporabimo veliko začetnico, npr. ''glej Sliko \ref{pic1}'', saj gre za ime slike.
|
||||
V tem poglavju se bom osredotocil na eksperimente, ki sem jih izvedel.
|
||||
|
||||
|
||||
\section{Izbira kriterjiske funkcije}
|
||||
|
||||
\section{Formati slik}
|
||||
Zanimalo me je kako se bo model obnesel, ko izbiramo razlicne kriterijske funkcije.
|
||||
|
||||
V dokument \LaTeX\ lahko vključimo slike različnih formatov, tako
|
||||
bitne slike kot vektorske slike. Najbolj primerne so slike v formatu {\tt .pdf}, saj je tudi samo
|
||||
oblikovano besedilo v tem formatu, in slike v formatu {\tt .jpeg}.
|
||||
Slika~\ref{pic1} je npr. v formatu {\tt .jpeg}.
|
||||
\subsection{Hanningova kriterijska funkcija}
|
||||
|
||||
\begin{figure}[htb]
|
||||
\begin{center}
|
||||
\includegraphics[width=0.7\textwidth]{galaksija}
|
||||
\end{center}
|
||||
\caption{Virtualno obogatena skulptura \cite{vodnjak}. Rezultate računalniško generirane animacije z video projektorjem projeciramo na kamnito skulpturo, da ustvarimo vtis, kot da bi po skulpturi polzele vodne kapljice \cite{video,solina2020skulpture}.}
|
||||
\label{pic1}
|
||||
V clanku WAMF-FPI \cite{wang2023wamf} so avtorji predlagali uporabo Hanningove kriterijske funkcije.
|
||||
Prvi pomemben vidik te funkcije izgube je dodelitev uteži vzorcem.
|
||||
Namesto enakega pomena vseh pozitivnih vzorcev, funkcija izgube Hanning dodeli različne uteži glede na lokacijo vzorca.
|
||||
|
||||
\begin{figure}[h]
|
||||
\centering
|
||||
\includegraphics[width=0.5\textwidth]{./img/gt_heatmap_with_label.jpg}
|
||||
\caption{Primer vzorca, sredisce je tocka lokacije vzorca.}
|
||||
\label{fig:gt_heatmap_with_label}
|
||||
\end{figure}
|
||||
|
||||
To je zato, ker je pomembnost središčnega položaja veliko večja kot pomembnost robovih položajev, kar v kontekstu satelitskih slik logično smiselno.
|
||||
Za normalizacijo teh pozitivnih uteži se uporablja Hanningovo okno, za normalizacijo negativnih utezi, pa $$ 1 / \# \text{negativnih vzorcev} $$.
|
||||
Uteži so dodeljene tako, da je vsota uteži pozitivnih in negativnih vzorcev enaka 1.
|
||||
Toda ker je število negativnih vzorcev običajno večje od števila pozitivnih vzorcev, postane utež negativnih vzorcev manjša.
|
||||
Da bi to popravili, se uvede hiperparameter , imenovan Negativna utež (NG), ki prilagodi utež negativnih vzorcev.
|
||||
|
||||
Hanningova funkcija:
|
||||
\begin{equation}
|
||||
\text{Hanning}(n) =
|
||||
\begin{cases}
|
||||
0.5 + 0.5 \cos\left(\frac{2\pi n}{M-1}\right) & \text{za } 0 \leq n \leq M - 1 \\
|
||||
0 & \text{sicer}
|
||||
\end{cases}
|
||||
\end{equation}
|
||||
|
||||
Utezi primerov:
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item Utez negativnih vzorcev: $$w_{pos} = NG / (NN (NW + 1)) $$
|
||||
\item Utez pozitivnih vzorcev: $$w_{neg} = HN(n) / (NW + 1) $$
|
||||
\end{itemize}
|
||||
|
||||
Kjer je:
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item \textbf{NG} je Negativna utež
|
||||
\item \textbf{NN} je stevilo vseh uzorcev
|
||||
\item \textbf{NW} je normalizacijski faktor
|
||||
\item \textbf{HN(n)} je vrednost Hanningove funkcije na lokaciji n
|
||||
\end{itemize}
|
||||
|
||||
\begin{figure}[h]
|
||||
\centering
|
||||
\includegraphics[width=0.5\textwidth]{./img/2d_hanning_kernel.jpg}
|
||||
\caption{Hanningovo jedro}
|
||||
\label{fig:hann_kernel}
|
||||
\end{figure}
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
\section{Podnapisi k slikam in tabelam}
|
||||
|
||||
Vsaki sliki ali tabeli moramo dodati podnapis, ki na kratko pojasnjuje, kaj je na sliki ali tabeli.
|
||||
Če nekdo le prelista diplomsko delo, naj bi že iz slik in njihovih podnapisov lahko na grobo razbral, kakšno temo naloga obravnava.
|
||||
|
||||
Če slike povzamemo iz drugih virov, potem se moramo v podnapisu k taki sliki sklicevati na ta vir!
|
||||
|
||||
|
||||
\chapter{Struktura strokovnih besedil}
|
||||
\label{stroka}
|
||||
|
||||
Strokovna besedila imajo ustaljeno strukturo, da bi lahko hitreje in lažje brali in predvsem razumeli taka besedila, saj načeloma vemo vnaprej,
|
||||
kje v besedilu se naj bi nahajale določene informacije.
|
||||
|
||||
Najbolj osnovna struktura strokovnega besedila je:
|
||||
\begin{description}
|
||||
\item[naslov besedila,] ki naj bo sicer kratek, a kljub temu dovolj poveden o vsebini besedila,
|
||||
\item[imena avtorjev] so običajno navedena po teži prispevka, prvi avtor je tisti, ki je besedilo dejansko pisal, zadnji pa tisti, ki je raziskavo vodil,
|
||||
\item[kontaktni podatki] -- poleg imena in naslova institucije je potreben vsaj naslov elektronske pošte,
|
||||
\item[povzetek] je kratko besedilo, ki povsem samostojno povzame vsebino in izpostavi predvsem glavne rezultate ali zaključke,
|
||||
\item[ključne besede] so tudi namenjene iskanju vsebin med množico člankov,
|
||||
\item[uvodno poglavje] uvede bralca v tematiko besedila, razloži kaj je namen besedila, predstavi področje o katerem besedilo piše
|
||||
(če temu ni namenjeno v celoti posebno poglavje) ter na kratko predstavi strukturo celotnega besedila,
|
||||
\item[poglavja] tvorijo zaokrožene celote, ki se po potrebi še nadalje členijo na podpoglavja, namenjena so recimo opisu orodij,
|
||||
ki smo jih uporabili pri delu, teoretičnim rezultatom ali predstavitvi rezultatov, ki smo jih dosegli,
|
||||
\item[zaključek] še enkrat izpostavi glavne rezultate ali ugotovitve, jih primerja z dosedanjimi in morebiti poda tudi ideje za nadaljno delo,
|
||||
\item[literatura] je seznam vseh virov, na katere smo se pri svojem delu opirali, oziroma smo se na njih sklicevali v svojem besedilu.
|
||||
\end{description}
|
||||
|
||||
Naslove poglavij in podpoglavij izbiramo tako, da lahko bralec že pri prelistavanju diplome in branju naslovov
|
||||
v grobem ugotovi, kaj je vsebina diplomskega dela.
|
||||
|
||||
Strokovna besedila običajno pišemo v prvi osebi množine, v nevtralnem in umirjenem tonu.
|
||||
Uporaba sopomenk ni zaželena, saj želimo zaradi lažjega razumevanja za iste pojme vseskozi uporabljati iste besede.
|
||||
Najpomembnejše ugotovitve je smiselno večkrat zapisati, na primer v povzetku, uvodu, glavnem delu in zaključku.
|
||||
Vse trditve naj bi temeljile bodisi na lastnih ugotovitvah (izpeljavah, preizkusih, testiranjih) ali pa z navajanjem ustreznih virov.
|
||||
|
||||
Največ se lahko naučimo s skrbnim branjem dobrih zgledov takih besedil.
|
||||
|
||||
|
||||
\chapter{Pogoste napake pri pisanju v slovenščini} % poglavje dodal Solina
|
||||
\label{slo}
|
||||
|
||||
V slovenščini moramo paziti pri uporabi pridevnikov, ki se ne sklanjajo, kot so npr. kratice.
|
||||
Pravilno pišemo ``model CAD'' in \textbf{ne} ``CAD model''!
|
||||
|
||||
Pri sklanjanju tujih imen ne uporabljamo vezajev, pravilno je Applov operacijski sistem in \textbf{ne} Apple-ov.
|
||||
|
||||
Pika, klicaj in vprašaj so levostični: pred njimi ni presledka, za njimi pa je presledek.
|
||||
Klicajev in vprašajev se v strokovnih besedilih načeloma izogibamo. Oklepaji so desnostični in zaklepaji levostični: (takole).
|
||||
|
||||
Z narekovaji označujemo premi govor, naslove, citate ali pa z njim dajemo besedam poseben pomen. Narekovaji so stična ločila. Ločimo različne narekovaje, vendar je v
|
||||
\LaTeX u najbolj enostavno uporabiti ``dvojni narekovaj zgoraj''. Za druge vrste narekovajev je potrebno uvoziti dodatne pakete ali fonte.
|
||||
Besede lahko vizualno označimo tudi z uporabo drugih pisav iz iste družine, npr.
|
||||
kurzivno in krepko pisavo, vendar pri uporabi teh fontov ne smemo pretiravati.
|
||||
|
||||
Vezaj je levo in desno stičen, npr. \verb=slovensko-angleški slovar= in ga pišemo z enim znakom za pomišljaj.
|
||||
V slovenščini je presledek pred in po pomišljaju: Pozor -- hud pes! (\verb=Pozor -- hud pes!=).
|
||||
V angleščini pa je za razliko pomišljaj levo in desno stičen in se v \LaTeX u piše s tremi pomišljaji: \verb=---=.
|
||||
S stičnim pomišljajem pa lahko nadomeščamo predlog od \dots do, denimo pri navajanju strani, npr. preberite strani 7--11 (\verb=7--11=).
|
||||
|
||||
``Pred ki, ko, ker, da, če vejica skače''.
|
||||
To osnovnošolsko pravilo smo v življenju po potrebi uporabljali, dopolnili, morda celo pozabili.
|
||||
Pravilo sicer drži, ampak samo če je izpolnjenih kar nekaj pogojev (npr. da so ti vezniki samostojni, enobesedni, ne gre za vrivek itd.).
|
||||
Povedki so med seboj ločeni z vejicami, razen če so zvezani z in, pa, ter, ne–ne, niti–niti, ali, bodisi, oziroma.
|
||||
Sicer pa je bolje pisati kratke stavke kot pretirano dolge.
|
||||
|
||||
V računalništvu se stalno pojavljajo novi pojmi in nove besede, za katere pogosto še ne obstajajo uveljavljeni slovenski izrazi.
|
||||
Kadar smo v dvomih, kateri slovenski izraz je primeren, si lahko pomagamo z iskanjem na kakšnem od slovenskih spletnih slovarjev~\cite{slovarji}, še posebej v
|
||||
\textit{Islovarju} Slovenskega društva Informatika \cite{Islovar} in Slovarju Slovenskega društva za razpoznavanje vzorcev~\cite{sdrv}.
|
||||
Sicer pa glavni vir za reševanje slovenskih jezikovnih zadreg spletišče \textit{Fran}~\cite{fran}.
|
||||
|
||||
|
||||
\chapter{Koristni nasveti pri pisanju v \LaTeX{u}}
|
||||
\label{latex}
|
||||
|
||||
Programski paket \LaTeX\ je bil prvotno predstavljen v priročniku~\cite{lamport} in je v resnici nadgradnja sistema \TeX\ avtorja Donalda Knutha~\cite{knuth},
|
||||
znanega po svojih knjigah o umetnosti programiranja
|
||||
ter Knuth-Bendixovem algoritmu~\cite{knuth1983simple}.
|
||||
\TeX\ in njegove izpeljanke so odprtokodni programi.
|
||||
|
||||
Različnih implementacij \LaTeX{}a je cela vrsta.
|
||||
Za OS X priporočamo TeXShop, za Windows PC pa MikTeX.
|
||||
Spletna verzija, ki poenostavi sodelovanje pri pisanju, je Overleaf.
|
||||
|
||||
Včasih smo si pri pisanju v \LaTeX{}u pomagali predvsem s tiskanimi pri\-ro\-čni\-ki~\cite{lamport}, danes pa je enostavneje in hitreje, da ob vsakem problemu za pomoč enostavno povprašamo Google,
|
||||
saj je na spletu cela vrsta forumov za pomoč pri \TeX iranju.
|
||||
|
||||
\LaTeX\ včasih ne zna pravilno deliti slovenskih besed, ki vsebujejo črke s streši\-ca\-mi.
|
||||
Če taka beseda štrli preko desnega roba, lahko \LaTeX{}u pokažemo, kje se tako besedo deli takole: \verb=ra\-ču\-nal\-ni\-štvo=.
|
||||
Katere vrstice so predolge lahko vidimo tako, da dokument prevedemo s vključeno opcijo \texttt{draft}: \verb=\documentclass[a4paper, 12pt, draft]{book}=.
|
||||
|
||||
Predlagamo, da v izvornem besedilu začenjate vsak stavek v novi vrstici, saj \LaTeX\ sam razporeja besede po vrsticah postavljenega besedila.
|
||||
Bo pa zato iskanje po izvornem besedilu in popravljanje veliko hitrejše.
|
||||
Večina sistemov za \TeX{}iranje sicer omogoča s klikanjem enostavno prestopanje iz prevedenega besedila na ustrezno mesto v izvornem besedilu in obratno.
|
||||
|
||||
Boljšo preglednost dosežemo tako kot pri pisanju programske kode -- z vizualnim urejanjem kode in izpuščanjem praznih vrstic.
|
||||
Pri spreminjanju in dodajanju izvornega besedila je najbolje pogosto prevajati, da se sproti prepričamo, če so naši nameni pravilno izpolnjeni.
|
||||
|
||||
Kadar besedilo, ki je že bilo napisano z nekim vizualnim urejevalnikom (npr. z Wordom), želimo prenesti v \LaTeX, je tudi najbolje to delati postopoma s posameznimi bloki besedila,
|
||||
tako da lahko morebitne napake hitro identificiramo in odpravimo.
|
||||
Za prevajanje Wordovih datotek v \LaTeX\ -- in obratno -- sicer obstajajo prevajalniki, ki pa običajno ne generirajo tako čisto logično strukturo besedila, kot jo sicer \LaTeX\ omogoča.
|
||||
Hiter in enostaven način prevedbe besedila, ki zahteva sicer ročne dopolnitve, lahko poteka tudi tako, da besedilo urejeno z vizualnim urejevalnikom najprej shranimo v formatu pdf,
|
||||
nato pa to besedilo uvozimo v urejevalnik, kjer urejamo izvorno besedilo v formatu \LaTeX.
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
\section{Pisave v \LaTeX u}
|
||||
|
||||
V \LaTeX ovem okolju lahko načeloma uporabljamo poljubne pisave.
|
||||
Izbira poljubne pisave pa ni tako enostavna kot v vizualnih urejevalnikih besedil.
|
||||
Posamezne oblikovno medseboj usklajene pisave so običajno združene v družine pisav.
|
||||
V \LaTeX u se privzeta družina pisav imenuje Computer Modern,
|
||||
kjer so poleg navadnih črk (roman v \LaTeX u) na voljo tudi kurzivne črke (\textit{italic} v \LaTeX u),
|
||||
krepke (\textbf{bold} v \LaTeX u), kapitelke (\textsc{small caps} v \LaTeX u), linearne črke ({\textsf{san serif} v \LaTeX u}), pisava pisalnega stroja (\texttt{typewriter} v \LaTeX u) in nekatere njihove kombinacije, npr. krepke linearne črke
|
||||
({\textbf{\textsf{san serif}} v \LaTeX u}).
|
||||
V istem dokumentu zaradi skladnega izleda uporabljamo običajno le pisave ene družine.
|
||||
Pomembna je tudi konsistentna raba večih pisav in da ne pretiravamo z mešanjem različnih pisav.
|
||||
|
||||
Ko začenjamo uporabljati \LaTeX, je zato najbolj smiselno uporabljati kar privzete pisave, s katerimi je napisan tudi ta dokument.
|
||||
Z ustreznimi ukazi lahko nato preklapljamo med navadnimi, kurzivnimi, krepkimi in drugimi pisavami.
|
||||
Zelo enostavna je tudi izbira velikosti črk.
|
||||
\LaTeX\ odlično podpira večjezičnost, tudi v sklopu istega dokumenta, saj obstajajo pisave za praktično vse jezike, tudi take, ki ne uporabljajo latinskih črk.
|
||||
|
||||
Za prikaz programske kode se pogosto uporablja pisava, kjer imajo vse črke enako širino, kot so črke na mehanskem pisalnem stroju ({\texttt{typewriter} v \LaTeX u}).
|
||||
|
||||
Najbolj priročno okolje za pisanje kratkih izsekov programske kode je okolje \texttt{verbatim}, saj ta ohranja vizualno organizacijo izvornega besedila in ima privzeto pisavo pisalnega stroja.
|
||||
|
||||
\begin{verbatim}
|
||||
for (i = 0; i < 100; i++)
|
||||
for (j = i; j < 10; j++)
|
||||
some_function(i, j);
|
||||
\end{verbatim}
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
\chapter{Kaj pa literatura?}
|
||||
\label{lit}
|
||||
|
||||
Kot smo omenili že v uvodu, je pravi način za citiranje literature uporaba \BibLaTeX{a}~\cite{biblatex}.
|
||||
\BibLaTeX\ zagotovi, da pri določeni vrsti literature ne izpustimo
|
||||
nobene obvezne informacije
|
||||
in da vse informacije dosledno navajamo na enak način in po istem vrstnem redu.
|
||||
\BibLaTeX\ je nadgradnja starejšega sistema \BibTeX. Novejši sistem je bolje prilagojen slovenščini in navajanju spletnih virov. Sicer pa so starejše datoteke \texttt{.bib} kompatibilne z \BibLaTeX om.
|
||||
|
||||
Osnovna ideja \BibLaTeX{a} je, da vse informacije o literaturi zapisujemo v posebno datoteko, v našem primeru je to \texttt{literatura.bib}.
|
||||
Vsakemu viru v tej datoteki določimo simbolično ime.
|
||||
V našem primeru je v tej datoteki nekaj najbolj značilnih zvrsti literature, kot so knjige~\cite{lamport},
|
||||
članki v revijah~\cite{leonardo} in zbornikih konferenc~\cite{ciuha2010visualization},
|
||||
poglavja v knjigah~\cite{poglavje_springer},
|
||||
spletni viri~\cite{slovarji,video},
|
||||
tehnično poročilo~\cite{andersen2012kinect},
|
||||
diplome~\cite{diploma} itd.
|
||||
Diploma~\cite{diploma} iz leta 1990 je bila prva diploma na tedanji Fakulteti za elektrotehniko in računalništvo, ki je bila oblikovana z \LaTeX om!
|
||||
Reference, ki so na spletnih straneh arhivirane v elektronski obliki, imajo običajno \v stevilko DOI (\url{http://dx.doi.org}), ki jo zato tudi vključimo v izpis literature in tako bralcu elektronske verzije naše publikacije ponudimo neposredno povezavo do elektronske kopije te reference.
|
||||
|
||||
Po vsaki spremembi pri sklicu na literaturo moramo najprej prevesti izvorno besedilo s prevajalnikom \LaTeX, nato s prevajalnikom \BibLaTeX, ki ustvari datoteko {\tt vzorec\_dip\_Seminar.bbl}, in nato še dvakrat s prevajalnikom \LaTeX.
|
||||
V okolju Overleaf je to večkratno prevajanje z različnimi prevajalniki uporabniku skrito. Zato tudi začetnim uporabnikom \LaTeX a svetujemo uporabo Overleafa.
|
||||
|
||||
Kako se spisek literature nato izpiše (ali so posamezni viri razvrščeni po vrstnem redu sklicevanja, ali po abecedi priimkov prvih avtorjev, ali se imena avtorjev pišejo pred priimki itd.) je odvisno od parametrov paketa \BibLaTeX.
|
||||
V diplomi bomo uporabili parametre
|
||||
\texttt{style=numeric}, kar pomeni, da bodo sklici na literaturo v besedilu označeni z zaporednimi številkami, za vrstni red izpisa referenc pa
|
||||
\texttt{sorting=nty}, kar pomeni, da bodo reference urejene po priimkih prvih avtorjev, nato po naslovu reference in nazadnje po letu izdaje~\cite{ctan}.
|
||||
Zato je potrebno pri določenih zvrsteh literature, ki nima avtorjev, dodati parameter \texttt{key}, ki določi vrstni red vira po abecedi.
|
||||
|
||||
Ko začenjamo uporabljati \BibLaTeX\ je lažje, če za urejanje datoteke \texttt{.bib} uporabljamo kar isti urejevalnik kot za urejanje datotek \texttt{.tex},
|
||||
čeprav obstajajo tudi posebni urejevalniki oziroma programi za delo z datotekami \texttt{.bib}.
|
||||
|
||||
Le če se na določen vir v besedilu tudi sklicujemo, se bo ta vir pojavil tudi v spisku literature.
|
||||
Tako je avtomatično zagotovljeno, da se na vsak vir v seznamu literature tudi sklicujemo v besedilu diplome.
|
||||
V datoteki \texttt{.bib} imamo sicer lahko veliko več virov za literaturo, kot jih bomo uporabili v diplomi.
|
||||
|
||||
|
||||
\section{Zbiranje virov za seznam literature}
|
||||
|
||||
Vire v formatu \texttt{.bib} lahko enostavno poiščemo in prekopiramo iz spletnih strani založnikov ali različnih akademskih spletnih portalov za iskanje znanstvene literature.
|
||||
Izvoz referenc v Google učenjaku še dodatno poenostavimo, če v nastavitvah izberemo \BibTeX\ kot želeni format za izvoz navedb.
|
||||
Navedbe, ki jih prekopiramo iz Google učenjaka in drugih podobnih akademskih portalov, moramo pred uporabo nujno preveriti, saj so taki navedki pogosto generirani povsem avtomatično in lahko vsebujejo napačne ali nepopolne podatke.
|
||||
Najpogosteje je napačen tip publikacije!
|
||||
|
||||
Pri sklicevanju na literaturo na koncu stavka moramo paziti, da je pika po ukazu \verb=\cite{ }=.
|
||||
Da \LaTeX\ ne bi delil vrstico ravno tako, da bi sklic na literaturo v oglatih oklepajih začel novo vrstico, lahko pred sklicem na literaturo dodamo nedeljiv presledek: \verb=~\cite{ }=.
|
||||
|
||||
Običajno se v besedilu sklicujemo na nek vir ali več virov na koncu trdilnega stavka.
|
||||
Kadar pa omenimo avtorja nekega vira, pa sklic običajno vstavimo za njegovim priimkom.
|
||||
|
||||
|
||||
Dandanes se skoraj vsi pri iskanju informacij vedno najprej lotimo iskanja preko svetovnega spleta.
|
||||
Rezultati takega iskanja pa so pogosto spletne strani, ki danes obstajajo, jutri pa jih morda ne bo več, ali pa vsaj ne v taki obliki, kot smo jo prebrali.
|
||||
Smisel navajanja literature pa je, da tudi po dolgih letih nekdo, ki bo bral vašo diplomo, lahko poišče vire, ki jih navajate v diplomi.
|
||||
|
||||
Znanstveni rezultati, ki so objavljeni v obliki recenziranih člankov, bodisi v konferenčnih zbornikih, še bolje pa v znanstvenih revijah, so veliko bolj izčiščen in zanesljiv vir informacij, saj
|
||||
so taki članki šli skozi recenzijske postopke. Predvsem pa so taki članki stabilen vir informacij, saj se načeloma po njihovi objavi ne spreminjajo več.
|
||||
Skoraj vsi ti članki so dandanes dosegljivi tudi v elektronski obliki, bodisi v arhivih založnikov, univerzitetnih repozitorijih ali tudi na osebnih spletnih straneh njihovih avtorjev.
|
||||
Zato na svetovnem spletu začenjamo iskati vire za strokovna besedila predvsem preko akademskih spletnih portalov, kot so npr. Google učenjak, Research Gate ali Academia, saj so na teh portalih rezultati iskanja le akademske publikacije.
|
||||
Če je za dostop do nekega članka potrebno plačati, se obrnemo za pomoč in dodatne informacije na našo knjižnico.
|
||||
|
||||
Za označevanje člankov, ki so na voljo v elektronski obliki, se je v zadnjem času uveljavila oznaka DOI
|
||||
(\url{https://www.doi.org}), kar močno olajša iskanje teh referenc na spletu.
|
||||
Založniki tudi starejšim člankom, ki so na voljo v elektronski obliki, za nazaj določajo oznake DOI.
|
||||
Zato poskusite poiskati ustrezno oznako DOI za vsak članek, ki ga citirate in jo vključite v seznam literature.
|
||||
|
||||
Če res ne gre drugače, pa je pomembno, da pri sklicevanju na običajni spletni vir vedno navedemo tudi datum, kdaj smo dostopali do tega vira.
|
||||
|
||||
Z uporabo \BibLaTeX{a} je možno natisniti seznam literature posebej za določene vrste referenc, na primer za članke v znanstvenih revijah, članke v konferenčnih zbornikih in poglavja v knjigah, kot je prikazano tudi v tem vzorcu diplome. Pri zbiranju literature si zato prizadevajte čimbolj napolniti sezname teh treh vrst referenc.
|
||||
|
||||
|
||||
\chapter{Skladnost s standardom PDF/A}
|
||||
\label{PDF}
|
||||
|
||||
|
||||
Elektronsko verzijo diplome je potrebno oddati preko sistema STUDIS v formatu PDF/A ~\cite{howtopdfa,pdfa},
|
||||
natančneje v formatu PDF/A-1b.
|
||||
PDF/A format je namenjen dolgoročnemu arhiviranju elektronskih dokumentov.
|
||||
Dokument v formatu PDF/A mora vsebovati vse potrebne informacije za prikazovanje in tiskanje dokumenta. To pomeni, da mora dokument vsebovati vso besedilo, vse slike, fonte in barvne informacije.
|
||||
Prva verzija standarda PDF/A, to je PDF/A-1 je bil objavljena leta 2005.
|
||||
Standard PDF/A-1 določa dva nivoja skladnosti: PDF/A-1a in PDF/A-1b.
|
||||
Nivo a (accesible) mora ustrezati vsem zahtevam standarda.
|
||||
Nivo b (basic) pa zahteva le, da se ohrani vizualni izgled dokumenta.
|
||||
Diplome, ki jih je potrebno oddati na sistemu STUDIS, morajo ustrezati nivoju standarda
|
||||
PDF/A-1b.
|
||||
|
||||
\LaTeX\ in omenjeni format imata še nekaj težav s sobivanjem.
|
||||
Paket \texttt{pdfx.sty}, ki naj bi \LaTeX{u} omogočal podporo formatu PDF/A ne deluje vedno
|
||||
v skladu s pričakovanji.
|
||||
|
||||
Zato raje priporočamo uporabo enega od mnogih spletnih mest, ki omo\-go\-ča\-jo konverzijo pdf datotek v obliko,
|
||||
ki je skladna s standardom PDF/A-1b, npr. \url{https://pdf.online/pdf-to-pdfa}, kjer je
|
||||
možno tudi testirati, ali je neka pdf datoteka skladna s tem standardom.
|
||||
|
||||
V predlogi so poleg izvornega dokumenta \texttt{diploma-FRI-vzorec.tex}, še vložena slika \texttt{galaksija.jpeg}, datoteka \texttt{literatura.bib} za uporabljeno literaturo ter
|
||||
ikone za licenco Creative Commons.
|
||||
|
||||
\subsection{Gaussovo utezena srednja kvadratna napaka}
|
||||
Gaussova utežena srednja kvadratna napaka (Gaussian Weighted Mean Squared Error - GWMSE) je modificirana funkcija izgube, namenjena izboljšanju modelov, ki obravnavajo podatke, kot so satelitske slike.
|
||||
Glavna značilnost GWMSE je dodeljevanje uteži vzorcem, na zelo podoben nacin kot pri Hanningovi funkciji izgube.
|
||||
Namesto enakega pomena vseh pozitivnih vzorcev, GWMSE različnim vzorcem dodeljuje različne uteži glede na njihovo lokacijo.
|
||||
Za normalizacijo teh uteži se uporablja Gaussova funkcija.
|
||||
|
||||
Gaussova funkcija:
|
||||
\begin{equation}
|
||||
\text{Gauss}(n) =
|
||||
\begin{cases}
|
||||
\exp\left(-\frac{(n - \mu)^2}{2\sigma^2}\right) & \text{za } 0 \leq n \leq M - 1 \\
|
||||
0 & \text{sicer}
|
||||
\end{cases}
|
||||
\end{equation}
|
||||
|
||||
\begin{figure}[h]
|
||||
\centering
|
||||
\includegraphics[width=0.5\textwidth]{./img/2d_gaussian_kernel.jpg}
|
||||
\caption{Gaussovo jedro}
|
||||
\label{fig:gauss_kernel}
|
||||
\end{figure}
|
||||
|
||||
\subsection{Hanningovo utežena srednja kvadratna napaka}
|
||||
|
||||
Hanningova utežena srednja kvadratna napaka (Hanning Weighted Mean Squared Error - HWMSE) je spremenjena funkcija izgube, namenjena izboljšanju modelov, ki obravnavajo podatke, kot so satelitske slike.
|
||||
Glavna značilnost HWMSE je dodeljevanje uteži vzorcem na zelo podoben način kot pri Gaussovi funkciji izgube.
|
||||
Namesto enakega pomena vseh pozitivnih vzorcev, HWMSE različnim vzorcem dodeljuje različne uteži glede na njihovo lokacijo.
|
||||
Za normalizacijo teh uteži se uporablja Hanningovo okno.
|
||||
|
||||
Hanningova funkcija je podana kot:
|
||||
\begin{equation}
|
||||
\text{Hanning}(n) =
|
||||
\begin{cases}
|
||||
0.5 + 0.5 \cos\left(\frac{2\pi n}{M-1}\right) & \text{za } 0 \leq n \leq M - 1 \\
|
||||
0 & \text{sicer}
|
||||
\end{cases}
|
||||
\end{equation}
|
||||
|
||||
|
||||
\subsection{Prilagojena utežena srednja kvadratna napaka}
|
||||
|
||||
Ta funkcija izgube, je zasnovana na osnovi standardne srednje kvadratne napake, s tem da je bila izboljšana z dodatkom uteži.
|
||||
Njeno delovanje temelji na ideji, da vsakemu vzorcu ne dodeli enake pomembnosti, ampak prilagodi vrednosti glede na oznacbe.
|
||||
Funkcija najprej loči vzorce na dve skupini: tiste, katerih resnična vrednost je večja od 0 (imenujemo jih "resnični" ali "true" vzorci), in tiste, katerih resnična vrednost je manjša ali enaka 0 (imenujemo jih "ne-resnični" ali "false" vzorci).
|
||||
Za vsako skupino posebej izračuna srednjo kvadratno napako - to je povprečna kvadratna razlika med napovedanimi in resničnimi vrednostmi za vzorce v tej skupini.
|
||||
Končna funkcija izgube je nato utežena vsota teh srednjih kvadratnih napak.
|
||||
Uteži so produkti prednastavljenih uteži (za resnične in ne-resnične vzorce) in števila vzorcev v vsaki skupini.
|
||||
Cilj uporabe te funkcije izgube je izboljšati uspešnost modela, zlasti v primerih, ko so nekateri vzorci bolj pomembni za uspešnost modela kot drugi, ali ko je razmerje med resničnimi in ne-resničnimi vzorci neenakomerno.
|
||||
|
||||
\begin{equation}
|
||||
\text{loss} = \frac{\text{true\_weight} \cdot N_{\text{true}} \cdot \text{MSE}_{\text{false}} + \text{false\_weight} \cdot N_{\text{false}} \cdot \text{MSE}_{\text{true}}}{N_{\text{all}}}
|
||||
\end{equation}
|
||||
|
||||
\begin{itemize}
|
||||
\item $N_{\text{true}}$: število vzorcev, katerih resnična vrednost je večja od 0.
|
||||
\item $N_{\text{false}}$: število vzorcev, katerih resnična vrednost je enaka ali manjša od 0.
|
||||
\item $N_{\text{all}}$: skupno število vzorcev.
|
||||
\item $\text{MSE}_{\text{true}}$: srednja kvadratna napaka za vzorce iz skupine \textit{true}.
|
||||
\item $\text{MSE}_{\text{false}}$: srednja kvadratna napaka za vzorce iz skupine \textit{false}.
|
||||
\item $\text{true\_weight}$ in $\text{false\_weight}$: uteži, dodeljene skupinama \textit{true} in \textit{false}.
|
||||
\end{itemize}
|
||||
|
||||
To je prilagojena funkcija izgube, ki sem jo sam razvil.
|
||||
Funkcija omogoča uporabo poljubnega jedra, vključno s kvadratnim, Gaussovim ali Hanningovim.
|
||||
Uporaba različnih jeder lahko vpliva na učinkovitost mojega modela na različne načine.
|
||||
Na primer, kvadratno jedro bi lahko dalo večjo težo napakam na vzorcih, ki so daleč od srednje vrednosti, medtem ko bi Gaussovo ali Hanningovo jedro lahko dalo večjo težo napakam blizu srednje vrednosti.
|
||||
|
||||
|
||||
\subsection{Primerjava rezultatov}
|
||||
pass
|
||||
|
||||
\section{Testiranje zmoznosti lokalizacije na testnih podatkih}
|
||||
pass
|
||||
|
||||
\chapter{Sklepne ugotovitve}
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 29 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 27 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 16 KiB |
245
literatura.bib
245
literatura.bib
|
|
@ -1,221 +1,42 @@
|
|||
@article{vodnjak,
|
||||
author = {Franc Solina and Blaž Meden},
|
||||
title = {Light fountain – a virtually enhanced stone sculpture},
|
||||
journal = {Digital Creativity},
|
||||
volume = {28},
|
||||
number = {2},
|
||||
pages = {89--102},
|
||||
year = {2017},
|
||||
publisher = {Routledge},
|
||||
doi = {10.1080/14626268.2016.1258422}
|
||||
@article{wang2023wamf,
|
||||
title={WAMF-FPI: A Weight-Adaptive Multi-Feature Fusion Network for UAV Localization},
|
||||
author={Wang, Guirong and Chen, Jiahao and Dai, Ming and Zheng, Enhui},
|
||||
journal={Remote Sensing},
|
||||
volume={15},
|
||||
number={4},
|
||||
pages={910},
|
||||
year={2023},
|
||||
publisher={MDPI}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@article{fortnow2009viewpoint,
|
||||
title={Viewpoint Time for computer science to grow up},
|
||||
author={Fortnow, Lance},
|
||||
journal={Communications of the ACM},
|
||||
volume={52},
|
||||
number={8},
|
||||
pages={33--35},
|
||||
year={2009},
|
||||
publisher={ACM},
|
||||
doi = {10.1145/1536616.1536631}
|
||||
@article{dai2022finding,
|
||||
title={Finding Point with Image: An End-to-End Benchmark for Vision-based UAV Localization},
|
||||
author={Dai, Ming and Chen, Jiahao and Lu, Yusheng and Hao, Wenlong and Zheng, Enhui},
|
||||
journal={arXiv preprint arXiv:2208.06561},
|
||||
year={2022}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@inproceedings{ciuha2010visualization,
|
||||
title = {Visualization of concurrent tones in music with colours},
|
||||
author ={Ciuha, Peter and Klemenc, Bojan and Solina, Franc},
|
||||
booktitle = {Proceedings of the 18th ACM international conference on Multimedia},
|
||||
pages = {1677--1680},
|
||||
year = {2010},
|
||||
location = {Firenze},
|
||||
organization = {ACM},
|
||||
doi = {10.1145/1873951.1874320}
|
||||
@article{vaswani2017attention,
|
||||
title={Attention is all you need},
|
||||
author={Vaswani, Ashish and Shazeer, Noam and Parmar, Niki and Uszkoreit, Jakob and Jones, Llion and Gomez, Aidan N and Kaiser, {\L}ukasz and Polosukhin, Illia},
|
||||
journal={Advances in neural information processing systems},
|
||||
volume={30},
|
||||
year={2017}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@proceedings{IS2001,
|
||||
editor = {Franc Solina and Sre\v{c}o Dragan},
|
||||
title = {Nove informacijske tehnologije v likovni umetnosti, Informacijska dru\v zba IS'2001},
|
||||
publisher = {In\v stitut Jo\v zef Stefan},
|
||||
address = {Ljubljana},
|
||||
date = {2001-10-23}
|
||||
@inproceedings{liu2021swin,
|
||||
title={Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows},
|
||||
author={Liu, Ze and Lin, Yutong and Cao, Yue and Hu, Han and Wei, Yixuan and Zhang, Zheng and Lin, Stephen and Guo, Baining},
|
||||
booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision},
|
||||
pages={10012--10022},
|
||||
year={2021}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@techreport{diploma,
|
||||
Title = {Vizualizacija},
|
||||
Author = {Balon, Andreja},
|
||||
institution = {Fakulteta za elektrotehniko in ra\v{c}unalni\v{s}tvo, Univerza v Ljubljani},
|
||||
Year = {1990},
|
||||
type = {Diplomska naloga}
|
||||
@article{chu2021twins,
|
||||
title={Twins: Revisiting the design of spatial attention in vision transformers},
|
||||
author={Chu, Xiangxiang and Tian, Zhi and Wang, Yuqing and Zhang, Bo and Ren, Haibing and Wei, Xiaolin and Xia, Huaxia and Shen, Chunhua},
|
||||
journal={Advances in Neural Information Processing Systems},
|
||||
volume={34},
|
||||
pages={9355--9366},
|
||||
year={2021}
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
@online{pdfa,
|
||||
key = {pdfa},
|
||||
title={{PDF/A}},
|
||||
url = {http://en.wikipedia.org/wiki/PDF/A},
|
||||
urldate = {2016-06-05},
|
||||
year = {2005}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@online{friweb,
|
||||
title = {{Univerza v Ljubljani, Fakulteta za ra\v{c}unalni\v{s}tvo in informatiko}},
|
||||
key = {FRI},
|
||||
url = {https://fri.uni-lj.si/sl},
|
||||
urldate = {2017-09-02}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@online{lidija,
|
||||
title = {Obisk galerije v času novakoronavirusa ali govorica oblike in njenih mankov},
|
||||
author = {Golc, Lidija},
|
||||
organization = {Vrabec anarhist, Portal za književnost in mišljenje},
|
||||
url={http://vrabecanarhist.eu/lidija-golc-franc-solina-ocena/},
|
||||
urldate = {2021-02-27},
|
||||
year = 2020
|
||||
}
|
||||
|
||||
@report{andersen2012kinect,
|
||||
title={Kinect depth sensor evaluation for computer vision applications},
|
||||
author={Andersen, Michael Riis and Jensen, Thomas and Lisouski, Pavel and Mortensen, Anders Krogh and Hansen, Mikkel Kragh and Gregersen, Torben and Ahrendt, Peter},
|
||||
institution={Department of Engineering, Aarhus University},
|
||||
series = {Technical Report Electronics and Computer Engineering},
|
||||
volume = {1},
|
||||
number = {6},
|
||||
year={2012},
|
||||
url={https://tidsskrift.dk/ece/article/view/21221},
|
||||
urldate = {2021-05-10},
|
||||
}
|
||||
|
||||
@incollection{knuth1983simple,
|
||||
title={Simple word problems in universal algebras},
|
||||
author={Knuth, Donald E and Bendix, Peter B},
|
||||
booktitle={Automation of Reasoning: Classical papers on computational logic 1957--1966},
|
||||
editor = {Siekmann, Jörg H. and Wrightson, Graham},
|
||||
pages={342--376},
|
||||
year={1983},
|
||||
publisher={Springer},
|
||||
doi = {10.1007/978-3-642-81955-1_23}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@book{lamport,
|
||||
title={LaTEX: A Document Preparation System},
|
||||
author={Lamport, Leslie},
|
||||
year={1986},
|
||||
publisher={Addison-Wesley}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@article{leonardo,
|
||||
title={15 seconds of fame},
|
||||
author={Solina, Franc},
|
||||
journal={Leonardo},
|
||||
volume={37},
|
||||
number={2},
|
||||
pages={105--110},
|
||||
year={2004},
|
||||
publisher={MIT Press},
|
||||
doi = {10.1162/0024094041139274}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@incollection{poglavje_springer,
|
||||
title={Art---A Perfect Testbed for Computer Vision Related Research},
|
||||
author={Peer, Peter and Batagelj, Borut},
|
||||
booktitle={Recent Advances in Multimedia Signal Processing and Communications},
|
||||
pages={611--629},
|
||||
year={2009},
|
||||
publisher={Springer},
|
||||
doi = {10.1007/978-3-642-02900-4_23}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@online{video,
|
||||
title={Light Fountain II -- Galaxy},
|
||||
author = {Franc Solina},
|
||||
url = {https://youtu.be/y6NAiXlNm20},
|
||||
urldate = {2021-06-09},
|
||||
year = 2015
|
||||
}
|
||||
|
||||
@book{solina2020skulpture,
|
||||
title={Skulpture/Sculptures 2012-2020, 2. izdaja / 2nd edition},
|
||||
author={Solina, Franc},
|
||||
year={2021},
|
||||
publisher={Društvo likovnih umetnikov Ljubljana, Zalo{\v{z}}ba UL FRI},
|
||||
address = {Ljubljana},
|
||||
doi = {10.51939/0001}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@online{nenajkrajsi,
|
||||
title={Ne najkraj\v{s}i uvod v {\LaTeX 2$\epsilon$}},
|
||||
author = {Tobias Oetiker and Hubert Partl and Irene Hyna and Elisabeth Schlegl},
|
||||
url = {http://www-lp.fmf.uni-lj.si/plestenjak/vaje/latex/lshort.pdf},
|
||||
urldate = {2016-10-01},
|
||||
year = 2006
|
||||
}
|
||||
|
||||
@online{slovarji,
|
||||
title={{SLOVARJI.SI} seznam slovenskih spletnih slovarjev},
|
||||
key={slovar},
|
||||
url = {https://www.slovarji.si},
|
||||
urldate = {2021-05-11}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@misc{knuth,
|
||||
author = "{Wikipedia contributors}",
|
||||
title = "Donald Knuth --- {Wikipedia}{,} The Free Encyclopedia",
|
||||
year = "2021",
|
||||
url = "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Donald_Knuth&oldid=1020717520",
|
||||
urldate = {2021-05-07}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@article{Kljun2018,
|
||||
doi = {10.1109/tlt.2018.2840716},
|
||||
year = {2018},
|
||||
publisher = {Institute of Electrical and Electronics Engineers ({IEEE})},
|
||||
pages = {1--1},
|
||||
author = {Matja\v{z} Kljun and Rok Krulec and Klen \v{C}opi\v{c} Pucihar and Franc Solina},
|
||||
title = {Persuasive technologies in m-learning for training professionals:
|
||||
how to keep learners engaged with adaptive triggering},
|
||||
journal = {{IEEE} Transactions on Learning Technologies}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@online{biblatex,
|
||||
title={{Bibliography management with BibLaTex}},
|
||||
url = {https://www.overleaf.com/learn/latex/Bibliography_management_with_biblatex},
|
||||
urldate = {2021-05-07},
|
||||
year = 1988
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
@online{ctan,
|
||||
title = {BibLaTeX – Sophisticated Bibliographies in LaTeX},
|
||||
url = {https://ctan.org/pkg/biblatex?lang=en},
|
||||
urldate = {2021-05-11}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@online{howtopdfa,
|
||||
title = {How to create a PDF/A file with LATEX},
|
||||
author = {Jarmo Niemelä},
|
||||
url = {https://webpages.tuni.fi/latex/pdfa-guide.pdf},
|
||||
urldate = {2021-05-12}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@online{Islovar,
|
||||
title={Islovar},
|
||||
author={Slovensko društvo Informatika},
|
||||
url = {http://www.islovar.org/islovar/islovar},
|
||||
urldate = {2021-06-10}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@online{sdrv,
|
||||
title={Slovar, Razpoznavanje vzorcev},
|
||||
author={Slovensko društvo za razpoznavanje vzorcev},
|
||||
url = {https://slovar.vicos.si},
|
||||
urldate = {2021-06-10}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@online{fran,
|
||||
title={Slovarji Inštituta za slovenski jezik Frana Ramovša ZRC SAZU},
|
||||
author={ZRC SAZU},
|
||||
url = {https://fran.si},
|
||||
urldate = {2022-062-14}
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
Loading…
Reference in New Issue