Panoptična segmentacija za detekcijo vodnih ovirNENDL, JURE (Avtor) Kristan, Matej (Mentor) Panoptic-DeeplabWaSRMask R-CNNMODSvodne ovirevodno avtonomno ploviloV nalogi analiziramo metodo panoptične segmentacije na problemu detekcije vodnih ovir. Panoptična segmentacija je sposobna segmentacije detekcije objektov in segmenatacijo območji, ki jih ni možno opisati kot objekte. Da lahko bolje analiziramo rezultate panoptične segmentacije, smo se odločili za referenco uporabiti kombinacijo metod semantične segmentacije WaSR in segmentacijo primerkov Mask R-CNN. Za učenje metod uporabimo morsko podatkovno množico MaSTr1325, ki je namenjena za semantično segmentacijo, zato jo obdelamo v primerno obliko še za segmentacijo primerkov in panoptično segmentacijo. Analizo rezultatov naučenih metod nato izvedemo na morski podatkovni zbirki MODS z že pripravljenim evalvatorjem. Rezultati evalvacije semantične segmentacije so zelo podobni, kjer se WaSR še vedno rahlo izkaže s 3,1% boljšo oceno F1 v nevarnem območju in 0,3% boljšo oceno v celotnem območju. Pri analizi segmentacije primerkov opazimo, da ni bistvene razlike v oceni F1 med metodama Mask R-CNN in Panoptic-Deeplab, vendar je večji vzrok za to v načinu, kako Panoptic-Deeplab izrisuje očrtane okvirje. Ker se Panoptic-Deeplab izkaže, kot učinkovita metoda z vzporedno vejo detekcije objektov, predlagamo, kot predmet nadaljnjega dela, podobno implementacijo pri metodi WaSR, ki bi dodala možnost izvajanja panoptične segmentacije.20212021-11-24 12:15:00Diplomsko delo/naloga133375sl