Главная – Журналы – Автометрия 2021 номер 1

Свёрточные нейронные сети позволяют получать самые высокие значения точности детектирования объектов на изображениях. Но детекторы часто подвержены ложным срабатываниям. В ряде прикладных задач интерес представляет только детектирование движущихся объектов: лица человека, подходящего к домофону, или машины в дорожном трафике. В данной работе предлагается новый подход к детектированию - AmphibianDetector, позволяющий снизить число ложных срабатываний за счёт обработки только движущихся объектов. Такой подход заключается в модификации уже обученной на детекцию свёрточной нейронной сети и может быть применён для повышения точности имеющейся системы путём небольших изменений в ней. Эффективность предлагаемого подхода была продемонстрирована на открытом наборе данных CDNet2014 pedestrian.