Reidentifikacija objekata kod praćenja više pokretnih objekata

diplomski rad

• Naslov (engleski): Object Re-identification in Multiple Object Tracking
• Autor: Tea Kalenski
• Mentor: Tomislav Pribanić (mentor)
• Član povjerenstva: Tomislav Pribanić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Subašić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Željka Lučev Vasić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-15, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U ovom radu ćemo pokušati zamijeniti konvolucijsku mrežu sa transformerom sa ciljem ostvarivanja bržih i preciznijih rezultata na MOT zadatku. MOT zadatak ima niz izazova poput detekcije objekta, predviđanja pokreta objekta, izrada modela koji daje diskriminativne mape značajki za objekte u svrhu očuvanja identiteta kroz sekvence. Usprkos uspješnom treniranju snažnijeg modela za reidentifikaciju objekta, rezultati metrika praćenja više pokretnih objekata ostaju isti, što nas dovodi do dva moguća zaključka; ili Transformeri još nisu dorasli ovakvom zdatku ili postoji određena granica koliko se može postići samim modelom koji na temelju izgleda reidentificira objekte.

Sažetak (engleski)

In this thesis, we will try to replace a convolution neural network with a transformer in order to achieve faster and more precise results on an MOT task. MOT task has a row of challenges like object detection, object movement prediction, developing a model that provides discriminant feature maps for objects for the purpose of preserving the identity through sequences. Despite successfully training a stronger model for reidentification of an object, metric results for following multiple moving objects stayed the same as before the replacement, which leads us to two possible conclusions; one is that the Transformers are not yet up to such a task, and the second option is that there is a certain limit to what can be achieved by a model that reidentifies objects based on appearance.

• Ključne riječi: Praćenje objekata; reidentifikacija; transformer; TransReID; Tracktor; Detekcija; MOT; pytorch
• Ključne riječi (engleski): tracking; reidentification; transformer; TransReID; Tracktor; detection; MOT; pytorch
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:103131
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 15:14:16