DETEKCIJA I SEGMENTACIJA KAJAKAŠA UPOTREBOM KONVOLUCIONIH NEURONSKIH MREŽA

  • Nikola Dakić
Ključne reči: Detekcija i segmentacija objekata, kajakaš, Mask R-CNN, konvolucione neuronske mreže

Apstrakt

U radu je predstavljen sistem za detekciju kajakaša na video snimku. Sistem vrši parsiranje video zapisa i obrađuje svaki frejm. Na slikama se detektuju i segmentiraju instance kajakaša. Za rešavanje navedenih zadataka, korišćen je Mask R-CNN metod sa konvolucionom neuronskom mrežom, ResNet101 arhitekture. Model je napravljen upotrebom tehnike prenosnog učenja. Navedena tehnika prenosnog učenja koristi Mask R-CNN model koji je prethodno obučen na Microsoft COCO skupu podataka. Kao rezultat sistema generisan je izlazni video snimak na kojem je detektovan i segmentiran kajakaš.

Reference

[1] Abdulla, W.: Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on keras and tensorflow. https://github.com/matterport/Mask RCNN (2017), accessed 07-Oct-2020
[2] T. Lin, M. Maire, S. Belongie, J. Hays, P. Perona, D. Ramanan, P. Doll ́ar, and C. L. Zitnick, “Microsoft COCO: Common objects in context,” in ECCV, 2014.
[3] Girshick, Ross & Donahue, Jeff & Darrell, Trevor & Malik, Jitendra. (2015). Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 38. 1-1. 10.1109/TPAMI.2015.2437384.
[4] Handalage, Upulie & Kuganandamurthy, Lakshini. (2021). Real-Time Object Detection Using YOLO: A Review. 10.13140/RG.2.2.24367.66723.
[5] VGG Image Annotator (VIA) https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/via_demo.html [приступљено 24.11.2022.]
[6] Matterport Inc. Mask R-CNN https://github.com/matterport/Mask_RCNN [приступљено 24.11.2022.]
Objavljeno
2023-07-07
Sekcija
Elektrotehničko i računarsko inženjerstvo