Naslov
Baza slika za strojno učenje modela za detekciju plivača
(Dataset preparation for swimmer detection)

Autori
Šimac, Ivan ; Pobar, Miran ; Ivašić-Kos, Marina

Vrsta, podvrsta
Radovi u časopisima, stručni

Izvornik
Zbornik Veleučilišta u Rijeci / Journal of the Polytechnic of Rijeka (2021)

Status rada
Prihvaćen

Ključne riječi
detekcija osoba ; konvolucijska neuronska mreža ; skup podataka ; plivanje
(person detection ; convolutional neural network ; data set ; swimming)

Sažetak
Velika količina podataka koja se svaki dan kreira može se upotrijebiti za razvoj algoritama umjetne inteligencije u domeni računalnog vida koji rješavaju zadatke poput klasifikacije slika, detekcije osoba i raspoznavanja akcija. Da bi bilo koji od tih zadataka bilo moguće uspješno riješiti, potrebne su velike količine podataka, označenih i pripremljenih za strojno učenje, na kojima model može učiti razlikovati pozitivne primjere za neki zadatak od negativnih i donositi zaključke na novim nepoznatim primjerima. Ti skupovi podataka su najčešće izrađeni od videozapisa i slika preuzetih s televizijskih kanala ili s društvene mreže YouTube i prikupljeni su i pripremljeni za odgovarajući zadatak. Nas je zanimao zadatak detekcije plivača, kako bi se model mogao koristiti za raspoznavanje i unaprjeđenje plivačkih tehnika. Iako danas postoje ogromne otvorene baze slika poput COCO i ImageNet, pripremljene za nadzirano strojno učenje te baze sportskih scena poput Olympic Sports Dataset, UCF Action Sport dataset ili Sport-1M koje uključuju slike popularnijih (gledanijih) sportova, nijedna od njih ne uključuje slike koje bi se mogle koristiti za izradu našeg modela za detekciju plivača. Stoga je u ovom radu opisan postupak snimanja i prikupljanja video materijala te priprema skupa slika UNIRI-SWM za detekciju plivača. Skup uključuje snimke plivača u realnim, situacijskim uvjetima treninga i natjecanja snimljenih akcijskim kamerama iz različitih kutova snimanja. U radu su dani rezultati detekcije plivača korištenjem dubokih konvolucijskih neuronskih mreža Mask R-CNN i Yolov3, naučenim na skupu općih slika prije i nakon učenja na skupu UNIRI- SWM. Rezultati pokazuju da se nakon prilagodbe modela na odgovarajućem skupu slika iz domene plivanja mogu postići jako dobri rezultati detekcije plivača.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo, Informacijske i komunikacijske znanosti

POVEZANOST RADA