Prepoznavanje objekata primjenom modela YOLO

undergraduate thesis

• Title (english): Object Detection Using the YOLO model
• Author: Hrvoje Ljubas
• Mentor: Goran Delač (mentor)
• Committee member: Goran Delač (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Marin Vlaić (član povjerenstva)
• Committee member: Ivan Mikulić (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2022-07-15, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Strojno učenje grana je umjetne inteligencije te jedno od najbrže razvijajućih područja današnjice. Ima brojne primjene, jedna od kojih je prepoznavanje objekata na slikama. Algoritmi korišteni za prepoznavanje objekata na slikama dijele sa jednostupanjske i dvostupanjske. Jedna od najzastupljenijih i najpopularnijih jednostupanjskih metoda je YOLO. Primjenom neuronske mreže od 106 slojeva istrenirane na MS COCO datasetu ostvaruje se učinkovit model koji u kratkom vremenskom intervalu na slici prepoznaje objekte od više od 80 klasa. Programska implementacija modela ostvarena je u jeziku Python, koristeći biblioteku OpenCV. Demonstriran je primjer treniranja mreže za detekiranje merkata na vlastitom skupu podataka koristeći Google Colab. Skup podataka sastoji se od 200 slika što se ispostavilo kao nedovoljno da bi mreža bila dobro istrenirana.

Abstract (english)

.

• Keywords: YOLO; prepoznavanje objekata
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:531741
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-01-15 10:42:54