Tato práce se zabývá detekcí chodců pomocí konvolučních neuronových sítí z pohledu autonomního vozidla. A to zejména jejich otestováním ve smyslu nalezení vhodné praxe tvorby datasetu pro machine learning modely. V práci bylo natrénováno celkem deset machine learning modelů meta architektur Faster R-CNN s ResNet 101 jako feature extraktorem a SSDLite s feature extraktorem MobileNet_v2. Tyto modely byly natrénovány na datasetech o různých velikostech. Nejlépší výsledky byly dosaženy na datasetu o velikosti 5000 snímků. Kromě těchto modelů byl vytvořen nový dataset zaměřující se na chodce v noci. Dále byla vytvořena knihovna Python funkcí pro práci s datasety a automatickou tvorbu datasetu.
Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:400707 |
Date | January 2019 |
Creators | Tilgner, Martin |
Contributors | Klečka, Jan, Horák, Karel |
Publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií |
Source Sets | Czech ETDs |
Language | English |
Detected Language | Unknown |
Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Page generated in 0.0018 seconds