prikaz prve stranice dokumenta Duboki modeli za detekciju ključnih točaka osoba
Rad nije dostupan
diplomski rad
Duboki modeli za detekciju ključnih točaka osoba
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:254160
Matanović, Pavo
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Matanović, P. (2022). Duboki modeli za detekciju ključnih točaka osoba (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254160

Matanović, Pavo. "Duboki modeli za detekciju ključnih točaka osoba." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254160

Matanović, Pavo. "Duboki modeli za detekciju ključnih točaka osoba." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254160

Matanović, P. (2022). 'Duboki modeli za detekciju ključnih točaka osoba', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254160

Matanović P. Duboki modeli za detekciju ključnih točaka osoba [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 27.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254160

P. Matanović, "Duboki modeli za detekciju ključnih točaka osoba", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254160

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254160
Podaci o radu
NaslovDuboki modeli za detekciju ključnih točaka osoba
Naslov (engleski)Deep models for human key-point detection
AutorPavo Matanović
MentorSiniša Šegvić (mentor)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarko Čupić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJan Šnajder (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-09-19, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Detekcija ključnih točaka osoba važno je područje računalnog vida sa zanimljivim primjenama. Opisanim postupkom moguće je modelirati gotovo sve stupnjeve slobode čovjeka. Prvi dio rada opisuje model Cascaded Pyramid Network koji je dvofazni model, u prvoj fazi se radi detekcija osoba na slikama dok se u drugoj na osnovi detekcije osobe označuju ključne točke. Drugi dio rada opisuje preinaku modela SwiftNet tako da detektira ključne točke. Ideja je bila napraviti model koji ima male memorijske zahtjeve da ga možemo trenirati na dostupnom GPU, a da ima što bolje performanse. Treniranje i evaluaciju problema traženja ključnih točaka osoba provodili smo na skupu MS COCO 2017. Na ispitnom skupu model CPN postiže točnost od 65.4, odnosno 67.1 ako testiramo samo fazu traženja ključnih točaka. Preinačeni model SwiftNet postiže točnost od ?.
Sažetak (engleski)
Human key-point detection is important field of computer vision with interesting applications. Using the described method it is possible to model almost all degrees of freedom on human. The first part of paper describes two-phased model named Cascaded Pyramid Network, where the first phase is human detection while the second phase is key-point detection for detected human crops. The second part of paper describes modified SwiftNet model for key-point detection. Main idea was to make a model with small memory footprint that can be trained on available GPU, while trying to achieve good performance. Training and evaluation was conducted on MS COCO 2017 dataset. On test dataset CPN achieves accuracy of 65.4 and 67.1, respectively with human detector and with original human crops. Modified SwiftNet achieves accuracy of ?.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:254160
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 09:29:39