For safe mobility, an autonomous vehicle must perceive the surroundings accurately. There are many perception tasks associated with understanding the local environment such as object detection, localization, and lane analysis. Object detection, in particular, plays a vital role in determining an object’s location and classifying it correctly and is one of the challenging tasks in the self-driving research area. Before employing an object detection module in autonomous vehicle testing, an organization needs to have a precise analysis of the module. Hence, it becomes crucial for a company to have an evaluation framework to evaluate an object detection algorithm’s performance. This thesis develops a comprehensive framework for evaluating and analyzing object detection algorithms, both 2D (camera images based) and 3D (LiDAR point cloud-based). The pipeline developed in this thesis provides the ability to evaluate multiple models with ease, signified by the key performance metrics, Average Precision, F-score, and Mean Average Precision. 40-point interpolation method is used to calculate the Average Precision. / För säker rörlighet måste ett autonomt fordon uppfatta omgivningen exakt. Det finns många uppfattningsuppgifter associerade med att förstå den lokala miljön, såsom objektdetektering, lokalisering och filanalys. I synnerhet objektdetektering spelar en viktig roll för att bestämma ett objekts plats och klassificera det korrekt och är en av de utmanande uppgifterna inom det självdrivande forskningsområdet. Innan en anställd detekteringsmodul används i autonoma fordonsprovningar måste en organisation ha en exakt analys av modulen. Därför blir det avgörande för ett företag att ha en utvärderingsram för att utvärdera en objektdetekteringsalgoritms prestanda. Denna avhandling utvecklar ett omfattande ramverk för utvärdering och analys av objektdetekteringsalgoritmer, både 2 D (kamerabilder baserade) och 3 D (LiDAR-punktmolnbaserade). Rörledningen som utvecklats i denna avhandling ger möjlighet att enkelt utvärdera flera modeller, betecknad med nyckelprestandamätvärdena, Genomsnittlig precision, F-poäng och genomsnittlig genomsnittlig precision. 40-punkts interpoleringsmetod används för att beräkna medelprecisionen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-291423 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Sharma, Devendra |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2020:926 |
Page generated in 0.0034 seconds