Return to search

Mobile Object Detection using TensorFlow Lite and Transfer Learning / Objektigenkänning i mobila enheter med TensorFlow Lite

With the advancement in deep learning in the past few years, we are able to create complex machine learning models for detecting objects in images, regardless of the characteristics of the objects to be detected. This development has enabled engineers to replace existing heuristics-based systems in favour of machine learning models with superior performance. In this report, we evaluate the viability of using deep learning models for object detection in real-time video feeds on mobile devices in terms of object detection performance and inference delay as either an end-to-end system or feature extractor for existing algorithms. Our results show a significant increase in object detection performance in comparison to existing algorithms with the use of transfer learning on neural networks adapted for mobile use. / Utvecklingen inom djuplärning de senaste åren innebär att vi är kapabla att skapa mer komplexa maskininlärningsmodeller för att identifiera objekt i bilder, oavsett objektens attribut eller karaktär. Denna utveckling har möjliggjort forskare att ersätta existerande heuristikbaserade algoritmer med maskininlärningsmodeller med överlägsen prestanda. Den här rapporten syftar till att utvärdera användandet av djuplärningsmodeller för exekvering av objektigenkänning i video på mobila enheter med avseende på prestanda och exekveringstid. Våra resultat visar på en signifikant ökning i prestanda relativt befintliga heuristikbaserade algoritmer vid användning  av djuplärning och överförningsinlärning i artificiella neurala nätverk.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-233775
Date January 2018
CreatorsAlsing, Oscar
PublisherKTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageSwedish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-EECS-EX ; 2018:535

Page generated in 0.0022 seconds