Primerjalna analiza lahkih modelov za zaznavanje objektov v maloprodajnem videonadzoru na edge napravahKOVAČEVIĆ, DEJAN (Avtor) Šajn, Luka (Mentor) računalniški vidzaznavanje objektovYOLONanoDetMobileSAMmaloprodajavideonadzorV diplomski nalogi primerjamo pet lahkih modelov za zaznavanje objektov – YOLOv8n, YOLOv8s, YOLOv5n, NanoDet-Plus in MobileSAM – v kontekstu maloprodajnega videonadzora. Modele ocenimo na podmnožici testne množice COCO 2017, ki zajema 2693 slik z oznakami razreda oseb, z uporabo pred- naučenih uteži na prenosnem računalniku Apple MacBook Pro z M2 Max procesorjem. Primerjamo jih po petih merilih: hitrosti izvajanja (FPS), točnosti (mAP@0,5, mAP@0,5:0,95), povprečnem priklicu (AR@0.5), velikosti modela in računski zahtevnosti (GFLOPs). Rezultati kažejo, da je NanoDet-Plus najhitrejši model (66,0 FPS) z najnižjo računsko zahtevnostjo (2,97 GFLOPs), vendar z nižjo točnostjo, še posebej pri strogem merilu mAP@0,5:0,95 (19,97 %). YOLOv8s dosega najboljšo točnost (mAP@0,5 = 70,26 %), a pri nižji hitrosti (19,6 FPS). Za ce- lostno najboljše razmerje med hitrostjo in točnostjo se izkaže YOLOv8n (30,0 FPS, mAP@0,5 = 64,36 %), ki ponuja dobro ravnovesje za uporabo v malopro- dajnem okolju na napravah z omejenimi viri. YOLOv5n je najkompaktnejši model (1,9 M parametrov, 4,0 MB), primeren za okolja z zelo omejenimi viri pomnilnika. MobileSAM kljub dodani segmentacijski zmogljivosti ni konkurenčen čistim detektorjem v hitrosti izvajanja (2,7 FPS). V nalogi podrobno opišemo arhitekturne razlike med modeli, izzive pri implementaciji enotnega merilnega cevovoda ter analiziramo razmerja med posameznimi metrikami. Ugotovitve so relevantne za načrtovalce sistemov računalniškega vida, ki izbirajo med različnimi lahkimi detektorji za namesti- tev na edge napravah v maloprodajnem okolju.20262026-03-16 10:20:02Diplomsko delo/naloga180740VisID: 38246COBISS_ID: 275433987sl