title: Object detection with neural networks in limited time conditions
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Андрианов Сергей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кулинкин Антон Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kulinkin Anton
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: доктор физико-математических наук, профессор С.Н. Андрианов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Physics and Mathematics, Professor S.N. Andrianov
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:11:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:11:35Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 010506
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4029
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе представлена архитектура системы быстрого и качественного детектирования и классификации объектов на изображениях, обучавшаяся в условиях нехватки тренировочных данных. С использованием модифицированных моделей MultiBox и Fast R-CNN итоговая скорость работы системы в несколько раз превысила имеющиеся на тот момент аналоги, а использование обученных классификационных сетей для инициализации моделей, модифицированная функция ошибки в MultiBox и дополнительные методы искажения изображений позволили успешно обучаться на небольшом количестве данных и повысить общую точность работы системы. Нам удалось добиться средней точности (Precision) в 81% и полноты (Recall) в 85.5%. На обработку одного изображения при этом затрачивается порядка 310 миллисекунд. Помимо этого разработано ПО для применения системы детектирования в мобильных приложениях.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In the paper we present an architecture of a fast and precise object detection and classification system trained on a small image database. Using a slightly modified MultiBox and Fast Region-Based Convolutional Neural Networks (Fast R-CNN) models, we achieved several times faster image processing in comparison with analogous contemporary systems. Pre-trained classification network, used for model initialization, modified loss function in MultiBox method and additional data augmentation methods allowed us to successfully train our model on small image datasets and increased overall system precision. As a result, we achieved Precision of 81% and Recall of 85,5%. With these settings processing of one image takes 310 milliseconds. A software for using detection system in mobile applications was also developed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: детектирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: компьютерное зрение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: computer vision
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Object detection with neural networks in limited time conditions
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевое детектирование объектов в условиях ограниченного времени
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st010506.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4029/1/st010506.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,1 MB
resources.filename: reviewSV_st002541_Andrianov_Sergej_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4029/2/reviewSV_st002541_Andrianov_Sergej_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,91 kB
resources.filename: reviewSV_st002541_Andrianov_Sergej_Nikolaevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4029/6/reviewSV_st002541_Andrianov_Sergej_Nikolaevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,35 kB