Všesměrová detekce objektů

No Thumbnail Available
Date
ORCID
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá modifikací extrakce příznaků a učícího procesu detektorů pro všesměrovou detekci objektů. Jde o přidání nových kanálů u detektorů založených na "Aggregate channel features". Nové kanály jsou tvořeny filtrováním obrazu jádry z autoenkodérů a následným použitím nelineární funkce sigmoidy. Experimenty ukazují, že nové kanály jsou úspěšné, avšak výpočetně náročnější než ostatní. Jsou zde proto diskutovány možnosti, jak výpočet urychlit. Dále je v této práci vyhodnocen uměle vytvořený dataset automobilů a je zde diskutován jeho malý přínos při jeho aplikaci na několik detektorů.
This thesis focuses on modification of feature extraction and multiview object detection learning process. We add new channels to detectors based on the "Aggregate channel features" framework. These new channels are created by filtering the picture by kernels from autoencoders followed by nonlinear function processing. Experiments show that these channels are effective in detection but they are also more computationally expensive. The thesis therefore discusses possibilities for improvements. Finally the thesis evaluates an artificial car dataset and discusses its small benefit on several detectors.
Description
Citation
LOHNISKÝ, M. Všesměrová detekce objektů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2014.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (předseda) prof. RNDr. Alexandr Meduna, CSc. (místopředseda) doc. Dr. Ing. Otto Fučík (člen) prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (člen) Mgr. Ing. Pavel Očenášek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Sedlák, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2014-06-23
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm "B". Otázky u obhajoby: Jaká je výpočetní náročnost jednotlivých částí řešení? Jaký je odhad rychlosti při optimální implementaci? Jaká část metody je její největší slabinou? Jaké jsou možnosti řešení tohoto problému?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO