Closed milosradojcin closed 4 years ago
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.
Korigovano u skladu sa zahtevima.
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?
Mera performansi je ispravljena.
Tema odobrena. Srećan rad.
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.