Обнаружения объектов на основе глубоких нейронных сетей в задаче навигации автономного мобильного робота

Найнг Мин Тун, Гаврилов Александр Игоревич, Пья Пьо Паинг, Ньян Линн Тун, Тхет Аунг Тху

Обнаружение объектов является важнейшей задачей для автономного мобильного робота. Компьютерное зрение, включающее в себя изображения и видео, может служить более дешевым датчиком для обнаружения объектов, чем другие. В данной работе использован небольшой набор данных объектов и проведено мульти-классовое обнаружение объектов с помощью глубоких нейронных сетей. Предварительная обученная модель VGG16 дополненная двумя полно-связанными подсетями используется не только для выделения признаков, но и для вычисления ограничивающего прямоугольника и классификация объектов. Проведены оценки эффективности предложенной модели на тестовых изображениях с использованием метрики измерения точности (mAP).

Ключевые слова:обнаружение объектов, свёрточные нейронные сети, глубокое обучение.