Self-supervised learning has become a prominent approach in pre-training Convolutional Neural Networks for computer vision. These methods are able to achieve state-of-the-art representation learning with unlabeled datasets. In this thesis, we apply Self-supervised Learning to the object detection problem. Previous methods have used large networks that are not suitable for embedded applications, so our goal was to train lightweight networks that can reach the accuracy of supervised learning. We used MoCo as a baseline for pre-training a ResNet-18 encoder and finetuned it on the COCO object detection task using a RetinaNet object detector. We evaluated our method based on the COCO evaluation metric with several additions to the baseline method. Our results show that lightweight networks can be trained by self-supervised learning and reach the accuracy of the supervised learning pre-training. / Självledd inlärning har blivit ett framträdande tillvägagångssätt vid träning av ”Convolutional Neural Networks” för datorseende. Dessa metoder kan uppnå topp prestanda med representationsinlärning med omärkta datamängder. I det här examensarbetet tillämpar vi Självledd inlärning på objektdetekteringsproblemet. Tidigare metoder har använt stora nätverk som inte är lämpliga för inbyggda applikationer, så vårt mål var att träna lättviktsnätverk som kan nå noggrannheten av ett tränat nätverk. Vi använde MoCo som basnivå för träning av en ResNet-18-kodare och finjusterade den på COCO-objektdetekteringsuppgiften med hjälp av en RetinaNet-objektdetektor. Vi utvärderade vår metod baserat på COCO-utvärderingsmåttet med flera tillägg till baslinjemetoden. Våra resultat visar att lättviktsnätverk kan tränas genom självledd inlärning och uppnå samma precisionen som för ett tränat nätverk.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-306053 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Berta, Benjamin István |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:810 |
Page generated in 0.0027 seconds