Vizualno sledenje in segmentacija delov objektovMesarec, Jaka (Avtor) Lukežič, Alan (Mentor) računalniški vidstrojno učenjevizualno sledenje objektomsegmentacija objektov v posnetkusledenje delov objektovSodobne metode na področju vizualnega sledenja in segmentacije v zadnjih letih dosegajo odlične rezultate. Velik razlog za napredek je uveljavitev metod na osnovi spomina. Še zlasti perspektivna je metoda Segment Anything Model 2 (SAM2). Kljub njihovi naprednosti imajo nove metode težave pri sledenju delov objektov. Razlog za to je treniranje metod na podatkovnih zbirkah, ki vsebujejo anotacije celotnih objektov. Primeri sledenja delov objektov so v obstoječih podatkovnih zbirkah redki, specializirana zbirka pa za to nalogo še ne obstaja. V tem delu predstavimo učno podatkovno zbirko YT-VOS-PT (train) in evalvacijsko podatkovno zbirko YT-VOS-PT (eval), ki sta zasnovani na zbirki YouTube-VOS in vsebujeta anotirane primere sledenja delov objektov. Učno zbirko uporabimo za ponovno učenje metode SAM2. Različne mehanizme treniranja metode ovrednotimo na evalvacijski zbirki YT-VOS-PT (eval), kjer pokažemo izboljšavo rezultata J&F do 7 %. Na izbranih primerih iz podatkovne zbirke DiDi, kjer sledimo delom objektov, pokažemo izboljšavo kakovosti sledenja do 16 %, pri integraciji z DAM4SAM pa do 39 %.20252025-11-19 12:20:10Magistrsko delo/naloga176045VisID: 37882COBISS_ID: 257970435sl