Rilevamento del veicolo in tempo reale utilizzando YOLO

Questo è un progetto per il programma Nanodegree per auto a guida autonoma Udacity. L'obiettivo di questo progetto è rilevare i veicoli in un video con una dash cam. Utilizziamo You Only Look Once (YOLO) per rilevare i veicoli da un flusso video di una telecamera da cruscotto ed è in grado di ottenere un'elaborazione quasi in tempo reale (35FPS).

Il codice per il progetto è L'output video finale è qui. Introduzione al rilevamento di oggetti Il rilevamento di veicoli in un flusso video è un problema di rilevamento di oggetti. Un problema di rilevamento degli oggetti può essere affrontato come un problema di classificazione o un problema di regressione.

Nell'approccio di classificazione, l'immagine è divisa in piccole patch, ognuna delle quali verrà eseguita attraverso un classificatore per determinare se sono presenti oggetti nella patch. I riquadri di delimitazione verranno assegnati alle patch con risultati di classificazione positivi. Nell'approccio di regressione, l'intera immagine verrà eseguita direttamente attraverso una rete neurale convoluzionale per generare uno o più riquadri di delimitazione per gli oggetti nelle immagini.

In questo progetto, implementeremo la versione 1 di tiny-YOLO in Keras, dal momento che è facile da implementare e sono ragionevolmente veloci. L'approccio di tiny-YOLO v1 L'approccio YOLO del rilevamento degli oggetti è costituito da due parti: la parte della rete neurale che prevede un vettore da un'immagine e la parte di post-elaborazione che interpola il vettore come coordinate di caselle e probabilità di classe. Per la rete neurale, il minuscolo YOLO v1 è composto da 9 strati di convoluzione e 3 strati completamente connessi.

Ogni strato di convoluzione è costituito da operazioni di convoluzione, relu che perde e max pooling. I primi 9 strati di convoluzione possono essere intesi come l'estrattore di funzionalità, mentre gli ultimi tre strati completamente connessi possono essere intesi come la testa di regressione che prevede i riquadri di delimitazione. Ci sono un totale di 45.089.374 parametri nel modello.

L'output di questa rete è un vettore 1470, che contiene le informazioni per i riquadri di delimitazione previsti. Le informazioni sono organizzate nel modo seguente. L'output del vettore 1470 è diviso in tre parti, che forniscono la probabilità, la confidenza e le coordinate della scatola. Ognuna di queste tre parti è inoltre ulteriormente suddivisa in 49 piccole regioni, corrispondenti alle previsioni delle 49 celle che formano l'immagine originale.

Nelle fasi di post-elaborazione, prendiamo questo output vettoriale 1470 dalla rete per generare le scatole che con una probabilità superiore a una certa soglia. L'addestramento della rete YOLO richiede molto tempo. Usiamo i pesi pre-addestrati da qui (172M) e li carichiamo nel nostro modello Keras.

RisultatiDi seguito vengono mostrati i risultati di diverse immagini di prova. Possiamo vedere che le auto vengono rilevate correttamente: Ecco il risultato dell'applicazione della stessa pipeline a un video. Per vedere le reali prestazioni del modello, ogni fotogramma viene elaborato in modo indipendente e non viene applicato alcun livellamento temporale.

Vediamo che il rilevamento è abbastanza accurato, con un solo falso positivo. Lo YOLO è noto per essere veloce. In questo progetto, il video viene elaborato su una GPU Nvidia 1080Ti ed è in grado di raggiungere 35FPS senza elaborazione batch.

Ringraziamento Grazie ad allanzelener e Trieu per la loro utile discussione su YOLO. Grazie a Calvenn Tsuu per i test delle prestazioni.ReferenceJ.

Redmon, S. Divvala, R. Girshick e A.

Farhadi, guardi solo una volta: rilevamento unificato di oggetti in tempo reale, arXiv:1506. 02640 (2015). J.

Redmon e A. Farhadi, YOLO9000: migliore, più veloce, più forte, arXiv:1612.08242 (2016).

darkflow, DOMANDA CORRELATA C'è qualche carriera o scopo per l'ingegneria biomedica nel nord dell'India? Poiché l'OP non ha specificato nulla in particolare e poiché l'OP appare dall'India. nHo assunto e modificato la domanda per dire che è l'India settentrionale e ho corretto anche l'ortografia di Carriera.

Carriera o ambito di ingegneria biomedica nel nord dell'India. nVengo dal nord e ho sperimentato l'ingegneria biomedica lì, quindi quali sono le tue opzioni per la stessa carriera: i lavori di ingegneria biomedica sono disponibili negli ospedali di Delhi NCR, Chandigarh e in altre importanti città di livello 2 del nord. A parte questo, ci sono n numero di aziende a Delhi NCR per l'ingegneria biomedica.

Delhi detiene una delle più grandi aziende di strumenti chirurgici in India. Queste aziende si occupano della produzione e del commercio di apparecchiature mediche. Oltre a ciò, ci sono molte aziende che impiegano ingegneri per diversi profili come specialisti delle applicazioni, tecnici dell'assistenza e delle vendite.

La maggior parte dei miei amici a Delhi-RNC sono ben posizionati e stanno crescendo decentemente nelle loro carriere. Per quanto riguarda la ricerca: il Center for Biomedical Engineering, AIIMS e IIT Delhi è uno dei centri di ricerca più avanzati in ingegneria biomedica nel paese. Hanno anche una collaborazione con Stanford per Stanford India BiodesignnOltre a questo abbiamo il National Brain Research Center a Gurgaon, che fa ricerche straordinarie nel laboratorio BiomediconDRDO a Delhi fa molto lavoro nell'ingegneria biomedicanDTU ha anche ricercatori che lavorano nell'ingegneria biomedicanA Chandigarh abbiamo CSIO, CSIR laboratori che dispongono di strutture di prim'ordine per la ricerca biomedicanIIT Ropar offre anche ricerca biomedica insieme a NIT Jalandhar che ha una roccaforte nella ricercanIngegneria biomedica poiché un corso di livello master offerto in ITBHU offre anche buone opportunità di ricerca, IIIT alahabad ha anche buone opportunità insieme a NIT AllahabadnnC'è un molto spazio nell'ingegneria biomedica nei prossimi anni non solo nell'INDIA DEL NORD ma in tutta l'India.

Gli investimenti esteri nella ricerca sui dispositivi medici stanno aumentando come qualsiasi cosa Quindi non perdere la speranza, concentrati sulle tue basi, siamo su un ROLL. .C'è qualche carriera o scopo per l'ingegneria biomedica nel nord dell'India?

La loro carriera o scopo per l'ingegneria biomedica nel nord dell'India?