Vizuální detekce malých předmětů pomocí dostupných nástrojů v prostředí MATLAB

Abstract

Tato práce zkoumá možnosti detekce malých objektů na obrázcích pomocí metody YOLO, algoritmu hlubokého učení dostupného v programu MATLAB. V práci byl navržen a natréno-ván detektor, jež dokáže detekovat hospodářská zvířata při pohledu shora. Vytvořen byl nástroj, který provede detekce s pomocí představeného modelu i na obrázcích o vysokém rozlišení a následně spočítá přítomné objekty. Naprogramován byl generátor syntetických obrázků, který výrazně pomohl s natrénováním tohoto modelu. Byly realizovány různé experimenty, jež vedly k nalezení hranic metody YOLO a ověřily přínos představených vylepšení.This thesis investigates possibilities of small object detection in pictures using YOLO method, a deep learning algorithm available in MATLAB. In the thesis, a detector was designed and trained to detect cows from top-down view. A tool was created, that performs detection using the proposed model even on high resolution images and counts the present objects. A generator of synthetic images was programmed, which helped with training the model. Various experiments were performed that found the limits of YOLO and validated contribution of the proposed improvements.