Dodaj popravke

diploma.tex

@@ -1651,9 +1651,8 @@ Spodaj so izpostavljene naše glavne ugotovitve in predlogi:
     \item \textbf{Regularizacija in računske obremenitve}:
         Ugotovili smo, da ima regularizacija v modelu z uporabo izpuščanja nevronov pomembno vlogo pri preprečevanju prenaučenja. 
         Vendar pa je treba skrbno uravnotežiti med računskimi obremenitvami in natančnostjo modela.
-    \item \textbf{Praktična uporaba}:
-        Naša največja ambicija za prihodnost je preizkusiti metodo WAMF-FPI na dejanskem brezpilotnem letalniku. 
-        S tem bi lahko dobili boljšo predstavo o realni učinkovitosti in uporabnosti metode v praksi. \todo{Nevem kaj pise}
+    \item \textbf{Praktična uporaba}: Naš glavni cilj je implementacija metode WAMF-FPI na dejanskem brezpilotnem letalniku, da bi ocenili njeno dejansko učinkovitost in uporabnost. 
+        Model uporablja uteži velikosti 1 GB in vključuje piramidno strukturo za izluščenje značilnosti, kar omogoča zmanjšanje dimenzionalnosti značilnosti in s tem zmanjšanje zahtevane računske moči.
 \end{enumerate}
 
 Metoda WAMF-FPI predstavlja pomemben korak naprej v lokalizaciji brezpilotnih letalnikov, še posebej v okoljih, kjer je satelitski signal omejen ali nezanesljiv. 

img/convert.sh

@@ -0,0 +1,4 @@
+for img in drone_sat_example_*.png corresponding_sat_examples_*.png; do
+    printf "Converting $img\n"
+    convert "$img" -resize 90% -define png:compression-level=9 "$img"
+done