Detail práce
Detekce dopravních značek v obraze a videu
Tato práce řeší problematiku detekce dopravního značení za pomoci moderních technik zpracování obrazu. K řešení byla použita speciální architektura hluboké konvoluční neuronové sítě zvaná YOLO, tedy You Only Look Once, která řeší detekci i klasifikaci objektů v jednom kroce, což celý proces značně urychluje. Práce pojednává také o porovnání úspěšnosti modelů trénovaných na reálných a syntetických datových sadách. Podařilo se dosáhnout úspěšnosti 63.4% mAP při použití modelu trénovaného na reálných datech a úspěšnosti 82.3% mAP při použití modelu trénovaného na datech syntetických. Vyhodnocení jednoho snímku trvá na průměrně výkonném grafickém čipu ~40.4ms a na nadprůměrně výkonném čipu ~3.9ms. Přínosem této práce je skutečnost, že model neuronové sítě trénovaný na syntetických datech může za určitých podmínek dosahovat podobných či lepších výsledků, než model trénovaný na reálných datech. To může usnadnit proces tvorby detektoru o nutnost anotovat velké množství obrázků.
konvoluční neuronová síť, YOLO, detekce, klasifikace, syntetická, reálná, datová sada, dopravní značka
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.
- Můžete v tabulce zobrazit dohromady všechny výsledky z kapitolky 5.4?
- Můžete vysvětlit přesněji nastavení detektoru, který jste použil? Můžete například zobrazit všechny "anchors" při vámi použitými "mask" a zobrazit, jaké se vybraly "kotvy" po jejich přepočítání?
Fusek Michal, Ing., Ph.D. (UMAT FEKT VUT), člen
Martínek Tomáš, doc. Ing., Ph.D. (UPSY FIT VUT), člen
Matoušek Petr, doc. Ing., Ph.D., M.A. (UIFS FIT VUT), člen
Rogalewicz Adam, doc. Mgr., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
@bachelorsthesis{FITBT22070, author = "Filip Ko\v{c}ica", type = "Bakal\'{a}\v{r}sk\'{a} pr\'{a}ce", title = "Detekce dopravn\'{i}ch zna\v{c}ek v obraze a videu", school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}", year = 2019, location = "Brno, CZ", language = "czech", url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/22070/" }