Detekce graffiti tagů v obraze

Abstract

Cílem této práce je porovnat různé přístupy počítačového vidění se záměrem automatické detekce graffiti tagů v obraze. Za tímto účelem byly v řešení použity modely založené na neuronových sítích. V práci byly otestovány jak osvědčené detekční modely, tak i modely experimentální. U nejpřesnějšího z nich (Faster R-CNN) bylo dosaženo přesnosti 83% mAP, což poukázalo na vhodnost těchto modelů při řešení otázky detekce tagů.The aim of this work is to compare different approaches of computer vision with the intention of automatic detection of graffiti tags in the image. The solution was based on models based on neural networks. Both the proven detection models and the experimental models were tested here. The most accurate one (Faster R-CNN) achieved an accuracy of 83% mAP, indicating the suitability of these models to the tag detection problem.