Sdílení lokální informace pro rychlejší detekci objektů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
P
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cílem této dizertační prace je vylepšit existující detektory objektů pomocí sdílení informace a výpočtů mezi blízkými pozicemi v obraze. Navrhuje dvě metody, které jsou založené na Waldově sekvenčním testu poměrem pravděpodobností a algoritmu WaldBoost. První z nich, Early non-Maxima Suppression , přesunuje rozhodování o potlačení nemaximálních pozic ze závěrečné fáze do fáze vyhodnocování detektoru, čímž zamezuje zbytečným výpočtům detektoru v nemaximálních pozicích. Metoda neighborhood suppression doplňuje existující detektory o schopnost zavrhnout okolní pozice v obraze. Navržené metody je možné aplikovat na širokou škálu detektorů. Vyhodnocení obou metod dokazují jejich výrazně vyšší efektivitu v porovnání s detektory, které vyhodnocují jednotlivé pozice obrazu zvlášť. Dizertace navíc prezentuje výsledky rozsáhlých experimentů, jejichž cílem bylo vyhodnotit vlastnosti běžných obrazových příznaků v několika detekčních úlohách a situacích.
This thesis aims to improve existing scanning-window object detectors by exploiting information shared among neighboring image windows. This goal is realized by two novel methods which are build on the ideas of Wald's Sequential Probability Ratio Test and WaldBoost. Early non-Maxima Suppression moves non-maxima suppression decisions from a post-processing step to an early classification phase in order to make the decisions as soon as possible and thus avoid normally wasted computations. Neighborhood suppression enhances existing detectors with an ability to suppress evaluation at overlapping positions. The proposed methods are applicable to a wide range of detectors. Experiments show that both methods provide significantly better speed-precision trade-off compared to state-of-the-art WaldBoost detectors which process image windows independently. Additionally, the thesis presents results of extensive experiments which evaluate commonly used image features in several detection tasks and scenarios.
This thesis aims to improve existing scanning-window object detectors by exploiting information shared among neighboring image windows. This goal is realized by two novel methods which are build on the ideas of Wald's Sequential Probability Ratio Test and WaldBoost. Early non-Maxima Suppression moves non-maxima suppression decisions from a post-processing step to an early classification phase in order to make the decisions as soon as possible and thus avoid normally wasted computations. Neighborhood suppression enhances existing detectors with an ability to suppress evaluation at overlapping positions. The proposed methods are applicable to a wide range of detectors. Experiments show that both methods provide significantly better speed-precision trade-off compared to state-of-the-art WaldBoost detectors which process image windows independently. Additionally, the thesis presents results of extensive experiments which evaluate commonly used image features in several detection tasks and scenarios.
Description
Citation
HRADIŠ, M. Sdílení lokální informace pro rychlejší detekci objektů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. .
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Výpočetní technika a informatika
Comittee
Date of acceptance
2014-12-19
Defence
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení