Detecção de objetos em imagens utilizando técnicas de aprendizagem profunda

Abstract

Este trabalho apresenta métodos de detecção de objetos em imagens utilizando técnicas de aprendizagem profunda. Em particular, duas redes neurais profundas utilizando camadas convolucionais são apresentadas. Tais redes, de diferentes complexidades e capacidades de generalização, são avaliadas em duas tarefas distintas: a detecção de pessoas em ambientes internos e a detecção de veículos de uma vista superior. A performance das redes nas duas aplicações é comparada para cenários com conjuntos de exemplos de diferentes tamanhos e qualidade, e também para modelos pré-treinados.

This work presents different methods for object detection in images using deep learning. In particular, two deep neural networks with convolutional layers are presented. Such networks, differing in both in complexity and generalization capacity, are applied to two distinct tasks: the detection of humans in an indoor space and vehicle detection from a top-down view. The performance of both networks is evaluated using datasets of varying size and quality, as well as pre-trained models.