Original title: Detekce vozidla v obraze
Translated title: Detection of Vehicles in Image and Video
Authors: Petráš, Adam ; Zemčík, Pavel (referee) ; Špaňhel, Jakub (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2020
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato bakalářská práce je zaměřena na detekci vozidel v obraze. V práci je rozebrána metoda detekce vozidel pomocí konvolučních neuronových sítí, jejich struktury a modely. Všechny skripty byly realizovány v programovacím jazyce Python s rozhraním Tensorflow Object Detection API. První část bakalářské práce jsem věnoval strukturám populárních neuronových sítí a modelům detekčních neuronových sítí. Další kapitola se zabývá nejznámějšími frameworky, které se používají pro strojové učení. Byly vybrány tři modely neuronové sítě, jež byly natrénovány na datasetu COD20K. Výsledkem jsou statistické údaje, které pojednávají o efektivitě a výkonu jednotlivých modelů na natrénovaném datasetu a porovnání výkonu bez zobrazení videa na zařízeních Nvidia RTX 2060, kdy výkon dosažený sítí SDD MobileNet V2 byl 300FPS a Nvidia Tegra TX2 8GB, jehož výkon dosahoval téměř 44FPS. This bachelor thesis is focused on vehicle detection. The thesis deals with the method of vehicle detection using convolutional neural networks, their structures and models. All scripts were implemented using python programming language with Tensorflow Object Detection API interface. The first part of this thesis was devote to the structures of popular neural networks and models of detection neural networks. The next chapter deals with the most famous frameworks that are used for machine learning. Three neural network models were selected and trained on the COD20K dataset. The result of this thesis is statistics that discuss the efficiency and performance of each model on trained dataset and compare performance without displaying video on Nvidia RTX 2060, where the performace archieved by SSD MobileNet V2 network was 300FPS and Nvidia Tegra TX2 8GB, whose performace reached almost 44FPS.
Keywords: convolutional neural networks; Nvidia Tegra; ONNX; Python; quantization; R-CNN; SSD; TensorFlow; TensorRt; vehicle detection; detekce vozidel; konvoluční neuronové sítě; kvantizace; Nvidia Tegra; ONNX; Python; R-CNN; SSD; TensorFlow; TensorRT

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/11012/191697

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-602697


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