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Bild: NN-based Person Detection using Transfer Learning with Synthetic Images

NN-based Person Detection using Transfer Learning with Synthetic Images

Odysseas Liagouris

      Titel
      • NN-based Person Detection using Transfer Learning with Synthetic Images
      Autor/in
      Datierung
      • 17.02.2023
      Beschreibung
      • Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, ein aktuelles YOLO V5 Model zu trainieren, um Personnen in
        omnidirektionalen Bildern zu erkennen. Um die Genaugkeit des Models in realen Anwendunsfällen zu
        verbessern, verwenden wir Transfer Learning und trainieren bestimmte Schichten des Modells mit
        einer sorgfältig ausgewählten Mischung aus synthetischen und realen Bilddaten.
        Wir zeigen, dass dieser Ansatz das Problem des „Catastrophic Interference“ entschärft und die
        „Domain Gap“ zwischen synthetischen und realen Daten überbrückt, was zu einer signfikanten
        Leistungsverbesserung gegenüber dem vortrainierten YOLO V5 führt.

        The goal of the Thesis was to train a state-of-the-art YOLO V5 model to detect persons in
        omnidirectional image frames. To improve model accuracy in real use cases, we use transfer learning
        and train certain layers of the model on a carefully selected mixture of synthetic and real images
        data.
        We show that this approach mitigates the problem of catastrophic interference and bridges the
        domain gap between synthetic and real world data, resulting in a significant performance
        improvement over the pre-trained YOLO V5.
      Urheberrechtshinweis
      • Liagouris Odysseas, Hochschule Luzern - Departement Technik & Architektur
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