Primerjava programov za prepoznavanje predmetov

• Letnik 2020

Algoritmi za prepoznavanje objektov imajo lahko zelo širok krog uporabe. Uporabljajo se za prepoznavanje črk v različnih zapisih, v kriminalistiki so zelo uporabni algoritmi za prepoznavanje obrazov, v avtomobilski industriji so, še posebno v zadnjem času, postali aktualni algoritmi za prepoznavanje prometnih znakov ipd. Vsem tem algoritmom pa je skupno to, da morajo zagotavljati izredno veliko zanesljivost pri prepoznavanju posameznih objektov. V sodelovanju s podjetjem Gorenje, d. o. o., ki razvija med drugim tudi pametne hladilnike, sva se lotila raziskave zanesljivosti algoritmov za prepoznavanje predmetov. V ta namen sva najprej izdelala spletno stran, ki nam omogoča zagon izbranega programa. Primerjala sva dva algoritma, in sicer YOLO in Mask RCNN, in njuno zanesljivost določala na podlagi testiranja s 50 slikami. Pri tem sva preverjala, koliko objektov je algoritem pravilno zaznal, koliko jih je bilo napačno določenih in koliko jih je zgrešil. Primerjala sva tudi hitrosti v obdelavi slik. Natančno sva preučila prednosti in slabosti vsakega algoritma. Oba primerjana algoritma imata podobne funkcije, ampak čisto drugačen pristop. YOLO je hitrejši in natančnejši pri obdelavi slik z manj objekti.

Raziskovalna naloga:
Primerjava programov za prepoznavanje predmetov
PrenosOgled