Usporedba najnovijih inačica radnog okvira YOLO u detekciji i klasifikaciji objekata

završni rad

• Naslov (engleski): Comparison of the latest versions of the YOLO framework in object detection and classification
• Autor: Vedran Knežević
• Mentor: Marko Horvat (mentor)
• Član povjerenstva: Marko Horvat (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Juraj Dončević (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Kristina Ćaleta (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-07-02, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Aplikacija koja uspoređuje yolov7 i yolov8 modele za detekciju objekata. Aplikacija ima 2 funkcionalnosti: provođenje metoda detekcije za različite modele i njihov prikaz rezultata, te prikaz krivulja dobivenih validacijom modela na MS COCO validacijskom podskupu. Validacija je provedena korištenjem platforme u oblaku Kaggle, te usluge pokretanja Jupyter Notebooka s virtualiziranom NVIDIA TESLA P100. Krivulje koje su dobivene su krivulja preciznosti i povjerenja, krivulja odziva i povjerenja,... Više krivulja preciznosti i odziva te F1 krivulja. Metrike koje su dobivene su srednja prosječna preciznost za prag 0.5 (mAP@0.5) i za pragove od 0.5 do 0.95 (mAP@0.5:0.95). Sakrij dio sažetka

Sažetak (engleski)

Application comparing YOLOv7 and YOLOv8 models for object detection. The application has two functionalities: performing detection methods for different models and displaying their results, and showing curves obtained from model validation on the MS COCO validation subset. Validation was conducted using the Kaggle cloud platform and running Jupyter Notebooks with the virtualized NVIDIA TESLA P100. The curves obtained include the precision-confidence curve, recall-confidence curve,... Više precision-recall curve, and F1 curve. The metrics obtained are the mean average precision for a threshold of 0.5 (mAP@0.5) and for thresholds from 0.5 to 0.95 (mAP@0.5:0.95). Sakrij dio sažetka

• Ključne riječi: računalni vid; YOLO; MS COCO; detekcija objekata
• Ključne riječi (engleski): computer vision; YOLO; MS COCO; object detection
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:728982
• 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: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-12 21:04:49