Semantic segmentation of natural scenes with deep neural networks

U ovom radu opisane su duboke neuronske mreže, s posebnim naglaskom na konvolucijske neuronske mreže. Detaljno su obrađene metode i postupci koji se koriste kod učenja konvolucijskih neuronskih mreža. Implementirana je konvolucijska mreža za semantičku segmentaciju u Theano radnoj okolini i isprobana na dva skupa podataka: Stanford Background skupu podatka koji za ulaz ima RGB slike i na KITTI skupu podataka koji na ulazu ima RGB-D slike. Na kraju su prikazani dobiveni rezultati, s opisima i slikama.This work describes deep neural networks, with emphasis on convolutional neural networks. Gradient methods and learning algorithms used for neural networks lear- ning are shown. Convolutional network for semantic segmentation problems is built using Theano framework and it’s performance is evaluated on two datasets: Stanford Background dataset, consisting of only RGB images and KITTI dataset, consisting of RGB-D images. Following that, numerical results are presented, together with des- criptions and images