Original title:
Všesměrová detekce objektů
Translated title:
Multiview Object Detection
Authors:
Lohniský, Michal ; Beran, Vítězslav (referee) ; Juránek, Roman (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2014
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato práce se zabývá modifikací extrakce příznaků a učícího procesu detektorů pro všesměrovou detekci objektů. Jde o přidání nových kanálů u detektorů založených na "Aggregate channel features". Nové kanály jsou tvořeny filtrováním obrazu jádry z autoenkodérů a následným použitím nelineární funkce sigmoidy. Experimenty ukazují, že nové kanály jsou úspěšné, avšak výpočetně náročnější než ostatní. Jsou zde proto diskutovány možnosti, jak výpočet urychlit. Dále je v této práci vyhodnocen uměle vytvořený dataset automobilů a je zde diskutován jeho malý přínos při jeho aplikaci na několik detektorů.
This thesis focuses on modification of feature extraction and multiview object detection learning process. We add new channels to detectors based on the "Aggregate channel features" framework. These new channels are created by filtering the picture by kernels from autoencoders followed by nonlinear function processing. Experiments show that these channels are effective in detection but they are also more computationally expensive. The thesis therefore discusses possibilities for improvements. Finally the thesis evaluates an artificial car dataset and discusses its small benefit on several detectors.
Keywords:
Aggregate channel features; artificial dataset.; autoencoder; Fast feature pyramids; Multiview object detection; Aggregate channel features; autoenkodér; Fast feature pyramids; uměle vytvořený dataset.; Všesměrová detekce objektů
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/53336