Prepoznavanje objekata primjenom modela YOLO

završni rad

• Naslov (engleski): Object Detection Using the YOLO model
• Autor: Hrvoje Ljubas
• Mentor: Goran Delač (mentor)
• Član povjerenstva: Goran Delač (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marin Vlaić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivan Mikulić (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

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.

Sažetak (engleski)

.

• Ključne riječi: YOLO; prepoznavanje objekata
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:531741
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-15 10:42:54