Object Detection and Tracking

要約

効率的で正確なオブジェクト検出は、コンピュータービジョンシステムの開発における重要なトピックです。
深い学習技術の出現により、オブジェクト検出の精度は大幅に増加しています。
このプロジェクトの目的は、リアルタイムのパフォーマンスで高精度を達成することを目的として、オブジェクト検出のための最新の手法を統合することを目的としています。
多くのオブジェクト識別システムにおける他のコンピュータービジョンアルゴリズムへの依存は、パフォーマンスが低下し、効果のないパフォーマンスをもたらしますが、重大な障害です。
この研究では、深い学習技術を使用して、エンドツーエンドのオブジェクト検出問題を完全に解決します。
ネットワークは、年間のアイテム検出チャレンジに使用される最も困難な公開データセットを使用してトレーニングされています。
オブジェクト検出が必要なアプリケーションは、システムの迅速かつ正確な発見に役立つ可能性があります。

要約(オリジナル)

Efficient and accurate object detection is an important topic in the development of computer vision systems. With the advent of deep learning techniques, the accuracy of object detection has increased significantly. The project aims to integrate a modern technique for object detection with the aim of achieving high accuracy with real-time performance. The reliance on other computer vision algorithms in many object identification systems, which results in poor and ineffective performance, is a significant obstacle. In this research, we solve the end-to-end object detection problem entirely using deep learning techniques. The network is trained using the most difficult publicly available dataset, which is used for an annual item detection challenge. Applications that need object detection can benefit the system’s quick and precise finding.

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