Original title: Využití sítí typu GAN pro zpřesňování detekce a rozpoznávání dopravních značek
Translated title: Improving Accuracy of Detection and Recognition of Traffic Signs with GANs
Authors: Glos, Michal ; Musil, Petr (referee) ; Smrž, Pavel (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 bylo rozšíření datové sady pro detekci dopravních značek. K řešení byly použity generativní neuronové sítě typu PatchGAN a Wasserstein GAN, kombinující architektury DenseNet a U-Net. Modely byly navrženy k syntéze snímků reálně vypadajících dopravních značek z obrázků jejich norem. Model pro detekci objektů typu SSD, natrénován pouze na syntetických datech, dosáhl přesnosti 59.6 % mAP, což je o 9.4 % lepší výsledek oproti referenčnímu modelu, natrénovaném pouze na původních datech. V případě natrénování modelu na kombinaci syntetických a původních dat, dosáhl SSD model přesnosti až 80.1 % mAP. The goal of this thesis was to extend a dataset for traffic sign detection. The solution was based on generative neural networks PatchGAN and Wasserstein GAN of combined DenseNet and U-Net architecture. Those models were designed to synthesize real looking traffic signs from images of their norms. Model for object detection SSD, trained on synthetic data only, achieved mean average precision of 59.6 %, which is an improvement of 9.4 % over the model trained on the original data. SSD model trained on synthetic and original data combined achieved mean average precision of 80.1 %.
Keywords: GAN; generative model; PatchGAN.; Pix2Pix; SD; traffic sign detection; U-Net; Wasserstein GAN; detekce dopravních značek; GAN; generativní model; PatchGAN.; Pix2Pix; SSD; U-Net; Wasserstein GAN

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/11012/198935

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-574045


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses