Detekce objektu s využitím hloubkových dat

Táto bakalárska práca sa zaoberá detekciou objektov v obraze s využitím hĺbkových dát. Cieľom bolo zvoliť vhodné metódy hlbokého učenia a experimentálne ich overiť na relevantných dátových sadách. Práca začína prehľadom základných techník detekcie objektov v obraze a hĺbkových dátach. V rámci riešenia boli vybrané dátové sady NYU Depth v2 a Washington RGB-D, na ktorých sa testovali upravené modely YOLOv5 a YOLOv8. Experimenty skúmali rôzne reprezentácie hĺbkových informácií a analyzovali, ako integrácia hĺbkových dát zlepšuje výkon týchto modelov. Výsledky ukázali výrazné zlepšenie metrík mAP pri porovnaní s klasickými modelmi využívajúcimi iba RGB dáta. Integrácia hĺbkových dát tak umožnila dosiahnuť presnejšie a spoľahlivejšie výsledky pri detekcii objektov.

Grantor dc:publisher

Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií

Author dc:creator

• Valko, Marek

Advisor dc:contributor.advisor

• Musil, Petr

• detekcia objektov
• RGBD
• hĺbkové dáta
• YOLOv5
• YOLOv8
• reprezentácia hĺbkových dát
• HHA
• jet
• skoré a neskoré zlúčenie
• object detection
• depth data
• depth data representation
• early and late fusion

Statement dc:rights

• Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení

Language dc:language.iso

sk

Dc Identifier Other

155964

OAI identifier oai:identifier

oai:dspace.vut.cz:11012/247844