System detekcji obiektów na drodze z użyciem sieci neuronowej YOLOv3

Abstract

Celem pracy jest wytrenowanie sieci neuronowej YOLOv3, która pozwoli na lokalizowanie obiektów na drodze w grze komputerowej. Model będzie wytrenowany w taki sposób, aby był w stanie wykrywać samochody, znaki oraz sygnalizacje świetlne. W ramach pracy opisano wszystkie etapy wymagane do stworzenia modelu w oparciu o sieć neuronową – wybór architektury modelu, zebranie i etykietowanie danych, augmentację zbioru oraz ewaluację. Model docelowo ma być przystosowany do działania w grze z której pobrano zestaw treningowy, ale nie wykluczone jest, że poradzi on sobie w przypadku zdjęć przedstawiających rzeczywiste obiekty na jezdni. W pracy zostanie omówiony sposób działania wybranej przeze mnie architektury oraz wyjaśnione zostaną podstawowe koncepcje wykorzystywane w rozwiązywaniu problemów dotyczących wykrywania obiektów i klasyfikowaniu ich na obrazach.