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https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8516
Tipo: | Outros |
Título: | Detecção de pontos-chave em imagens de carros |
Autor(es): | LUCAS SANTANA ESCOBAR |
Primeiro orientador: | EDSON TAKASHI MATSUBARA |
Resumo: | Este relatório descreve o trabalho de pesquisa realizado acerca de detecção de pontos-chave (keypoints) em para-choques de carros, realizado com a intenção de construir um estágio inicial para um sistema maior de predição de velocidade média. Para tal, foi treinado um algoritmo baseado na implementação em PyTorch do algoritmo apresentado em [Sun et al. 2019], utilizando um conjunto de dados coletados de imagens aéreas e anotados manualmente via Labelbox. Observou-se no fim um normalized mean error (NME) próximo de zero, no entanto, por conta da impossibilidade de aplicação da solução em cenários onde o veículo está rotacionado, outra abordagem se faz necessária. |
Abstract: | This report details the research conducted on keypoints detection in car bumpers, aimed at establishing an initial stage for a larger system of average speed prediction. To achieve this, an algorithm based on the PyTorch implementation of the algorithm presented in [Sun et al. 2019] was trained, using a dataset collected from aerial images and manually annotated via Labelbox. At the end, a normalized mean error (NME) close to zero was observed. However, due to the inability to apply the solution in scenarios where the vehicle is rotated, an alternative approach is required. |
Palavras-chave: | keypoint detection hrnet aprendizado de máquina |
País: | |
Editor: | Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sul |
Sigla da Instituição: | UFMS |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8516 |
Data do documento: | 2024 |
Aparece nas coleções: | Engenharia de Computação - Bacharelado (FACOM) |
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