izpis_h1_title_alt

Detekcija prometnih znakov s konvolucijskimi nevronskimi mrežami
KOVAČIČ, ANDREJA (Avtor), Skočaj, Danijel (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (2,80 MB)

Izvleček
Diplomsko delo se ukvarja z detekcijo in prepoznavanjem prometnih znakov z metodo Faster R-CNN. Razišče možnost uporabe generiranih podatkov za validacijo učenja, kot odgovor na omejeno velikost učne množice. Ker Faster R-CNN zaradi načina učenja ne dopušča običajnega učenja na težkih primerih (ang. bootstrapping), uporabimo novo metodo - sprotno iskanje težkih primerov. Na koncu iščemo optimalen način doučenja že obstoječega modela.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:Faster R-CNN, klasifikacija, detekcija, sprotno iskanje težkih primerov, doučenje, prometni znaki
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2017
Število ogledov:236
Število prenosov:300
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na: Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Traffic sign detection with convolutional neural networks
Izvleček:
The goal of this thesis is to describe and use method Faster R-CNN for detection and recognition of traffic signs. It explores the possibility of using artificially generated images in validation set, in hopes of saving real images for train set. We tackle a real world problem of growing dataset through time. We'll try to find an optimal way to augment the already learned model with new images. Lastly, we try to apply a new method, online hard example mining, which is essentially bootstrapping for end-to-end systems.

Ključne besede:Faster R-CNN, classification, detection, online hard example mining, fine-tuning, traffic signs

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj