Suvremene metode detekcije objekata

završni rad

• Naslov (engleski): State-of-the-art Object Detection Methods
• Autor: Anton Vivoda
• Mentor: Marin Šilić (mentor)
• Član povjerenstva: Marin Šilić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivan Sabolić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Iva Sović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-09-10, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Ovaj rad istražuje evoluciju detekcije objekata, s fokusom na jednoprolazne metode i dvoprolazne metode. Rad ističe razvoj ključnih algoritama kao što su R-CNN, Fast R-CNN, YOLO i SSD , te analizira njihove prednosti, ograničenja i primjene. Također se govori o važnosti javnih skupova podataka kao što su COCO, PASCAL VOC i ImageNet u poticanju napretka u ovom području. Pored toga, analizira se i uspoređuje rezultat YOLOv1 i R-CNN modela na malom skupu podataka.

Sažetak (engleski)

This paper explores the evolution of object detection, focusing on single-pass and two-pass methods. It highlights the development of key algorithms such as R-CNN, Fast R-CNN, YOLO, and SSD, and analyzes their advantages, limitations, and applications. The importance of public datasets like COCO, PASCAL VOC, and ImageNet in driving progress in this field is also discussed. Additionally, the paper analyzes and compares the performance of the YOLOv1 and R-CNN models on a small dataset.

• Ključne riječi: detekcija objekata; računalni vid; strojno učenje
• Ključne riječi (engleski): object detection; computer vision; machine learning
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:983331
• 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: 2024-10-12 22:26:26