Detekcija i prepoznavanje saobraćajnih znakova

[milosradojcin]

Tim

Miloš Radojčin, SW56/2016

Definicija problema

Detekcija i prepoznavanje saobraćajnih znakova sa slike.

Motivacija problema

Pomoć vozilima pri autonomnoj vožnji.

Skup podataka

German Traffic Sign Recognition Benchmark

Metodologija

Za rešavanje problema (detekcije kao i prepoznavanja klase saobraćajnog znaka) koristiće se YOLO algoritam. Pretrenirana mreža se nalazi na sledećem linku. Koristiće se YOLOv3-tiny arhitektura.

Evaluacija

Prikupljen dataset je podeljen u odnosu 80:20. Test skup će biti korišten za testiranje softvera. Pošto je bitna pozicija, kao i klasa objekta, za meru performansi evaluacije koriste se F-score i Macro Average F-score detekcije i prepoznavanja svih klasa sa slike.

Repozitorijum

Projekat se nalazi na sledećem linku.

[vdragan1993]

Iz opisa metodologije nije najjasnije kako će se tačno raditi detekcija i kako će se tačno raditi prepoznavanje detektovanog saobraćajnog znaka. Korigujte metodologiju.

U opisu evaluacije nije jasno koje vrednosti će se porediti sa ground truth vrednostima (rezulati detekcije, rezultati prepoznavanja ili nešto treće). Takođe, nije navedena niti jedna metrika/mera performansi. Korigujte evaluaciju.

[milosradojcin]

Korigovano u skladu sa zahtevima.

[vdragan1993]

I dalje nije jasno koje vrednosti će se porediti sa tačnim vrednostima prilikom računanja precision-a i recall-a. Da li će to biti rezultati detekcije, rezultati prepoznavanja ili nešto treće?

[milosradojcin]

Mera performansi je ispravljena.

[vdragan1993]

Tema odobrena. Srećan rad.