Konvolucijski modeli za lokalizaciju sportaša

završni rad

• Naslov (engleski): Convolutional Models for Person Localization in Sport Broadcasts
• Autor: Dominik Stipić
• Mentor: Siniša Šegvić (mentor)
• Član povjerenstva: Siniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marin Oršić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Josip Šarić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2019-09-05, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Modeli dubokog učenja temeljeni na konvolucijskim neuronskim mrežama postižu vrhunske rezultate u području računalnog vida. U ovom radu razmatramo arhitekture i algoritme za detekciju i lokalizaciju objekata. Kasnije primjenjujemo Mask R-CNN arhitekturu za lokalizaciju sportaša na video snimci nogometne utakmice. Nakon toga,mjerimo performanse Mask R-CNN detektora prilikom detekcije sportaša na zadanoj video snimci nogometne utakmice.

Sažetak (engleski)

Deep learning models which are based on convolutional neural networks achieve top results in the field of computer vision. In this paper, we consider architecture and algorithms for detecting and localizing objects. Later we apply the Mask R-CNN architecture to localize the athletes on the videotape of the football match. We then measure the performance of the Mask R-CNN detector on detecting athletes on the given football match videotape.

• Ključne riječi: Strojno učenje; duboko učenje; računalni vid; detekcija objekata; lokalizacija objekata; Mask R-CNN
• Ključne riječi (engleski): Machine learning; deep learning; computer vision; object detection; object localization; Mask R-CNN
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:154819
• 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: 2020-01-07 22:09:10