論文の概要: Real-Time Object Detection in Occluded Environment with Background
Cluttering Effects Using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00986v1
- Date: Tue, 2 Jan 2024 01:30:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 14:58:48.108119
- Title: Real-Time Object Detection in Occluded Environment with Background
Cluttering Effects Using Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習による背景クラッタ効果を考慮した環境中リアルタイム物体検出
- Authors: Syed Muhammad Aamir, Hongbin Ma, Malak Abid Ali Khan, Muhammad Aaqib
- Abstract要約: 混在した環境下での車やタンクのリアルタイム検出のためのディープラーニングモデルに集中する。
開発した手法は、カスタムデータセットを作成し、ノイズの多いデータセットをきれいにするために前処理技術を使用する。
SSD-Mobilenet v2モデルの精度とフレームは、YOLO V3やYOLO V4よりも高い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detection of small, undetermined moving objects or objects in an occluded
environment with a cluttered background is the main problem of computer vision.
This greatly affects the detection accuracy of deep learning models. To
overcome these problems, we concentrate on deep learning models for real-time
detection of cars and tanks in an occluded environment with a cluttered
background employing SSD and YOLO algorithms and improved precision of
detection and reduce problems faced by these models. The developed method makes
the custom dataset and employs a preprocessing technique to clean the noisy
dataset. For training the developed model we apply the data augmentation
technique to balance and diversify the data. We fine-tuned, trained, and
evaluated these models on the established dataset by applying these techniques
and highlighting the results we got more accurately than without applying these
techniques. The accuracy and frame per second of the SSD-Mobilenet v2 model are
higher than YOLO V3 and YOLO V4. Furthermore, by employing various techniques
like data enhancement, noise reduction, parameter optimization, and model
fusion we improve the effectiveness of detection and recognition. We further
added a counting algorithm, and target attributes experimental comparison, and
made a graphical user interface system for the developed model with features of
object counting, alerts, status, resolution, and frame per second.
Subsequently, to justify the importance of the developed method analysis of
YOLO V3, V4, and SSD were incorporated. Which resulted in the overall
completion of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: ぼろぼろの背景を持つ閉ざされた環境における小型で未決定の移動物体や物体の検出は、コンピュータビジョンの主要な問題である。
これはディープラーニングモデルの検出精度に大きな影響を及ぼす。
これらの問題を解決するため,SSDとYOLOアルゴリズムを併用した乱雑な背景環境下での車やタンクのリアルタイム検出のためのディープラーニングモデルに集中し,検出精度の向上と,これらのモデルが直面する問題点の低減を図る。
提案手法はカスタムデータセットを作成し、ノイズの多いデータセットをきれいにするためにプリプロセッシング技術を用いる。
開発したモデルのトレーニングには,データのバランスと多様化にデータ拡張技術を適用する。
これらのテクニックを適用することで、確立したデータセット上でこれらのモデルを微調整し、訓練し、評価しました。
SSD-Mobilenet v2モデルの精度とフレームは、YOLO V3やYOLO V4よりも高い。
さらに,データ強化,ノイズ低減,パラメータ最適化,モデル融合といった様々な手法を用いて,検出と認識の有効性を向上させる。
さらに計数アルゴリズムと目標属性を実験的に比較し,オブジェクトの計数,警告,ステータス,解像度,フレーム毎のフレームを特徴とするグラフィカルユーザインタフェースシステムを構築した。
その後, YOLO V3, V4, SSDの手法解析の重要性を検証した。
その結果,提案手法全体の完成が得られた。
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