Original title:
Počítání vozidel ve statickém obraze
Translated title:
Vehicle Counting in Still Image
Authors:
Hladiš, Martin ; Juránek, Roman (referee) ; Špaňhel, Jakub (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2021
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Cílem této práce je porovnání modelů konvolučních neuronových sítí, které využívají princip počítání pomocí odhadu hustoty pro úkol počítání vozidel ve statickém obraze. Celkem byly testovány tyto modely -- Counting CNN, Scale-adaptive CNN, Multi-Scale Fusion Net a Multi-scale CNN. Jejich schopnost odhadu byla testována na datasetech -- TRANCOS, CARPK, PUCPR+. Nejlepších výsledků dosáhl model Multi-Scale Fusion Net. Jeho přesnost odhadu na datasetu TRANCOS v metrice Mean Absolut Error dosáhla hodnoty 8.05.
The goal of this thesis is to compare different models of convolutional neural networks, which use the principle of using density estimation to count the number of vehicles in a still image. The tested models were -- Counting CNN, Scale-adaptive CNN, Multi-Scale Fusion Net a Multi-scale CNN. Their estimation capability was tested using these datasets -- TRANCOS, CARPK, PUCPR+. The most accurate results were achieved by the Multi-Scale Fusion Net model. Its estimation accuracy using the dataset TRANCOS in the Mean Absolute Error metric achieved value of 8.05.
Keywords:
convolutional neural networks; Counting CNN; density estimation; Multi-scale Fusion Network; vehicle counting; Multi-scale CNN; Scale-adaptive CNN; Counting CNN; konvoluční neuronové sítě; Multi-scale Fusion Network; odhad hustoty; počítaní vozidel; Multi-scale CNN; Scale-adaptive CNN
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/11012/201097