Применение нейросетевых алгоритмов в задаче детектирования людей и транспорта на видео при наблюдении с беспилотных летательных аппаратовкурсовая работа (Бакалавр)
Аннотация:В работе описывается применение одностадийной нейронной сети YOLOv5s для детектирования объектов 10 классов (3 укрупненных классов) на снимках из базы данных VisDrone2019-VID, содержащей 96 видеорядов из 33366 размеченных кадров. После обучения удалось достичь значений AP 34.7%, что является достаточно низким показателем, но тут стоит учесть легковесность модели и ограниченность в ресурсах. В процессе работы автору пришлось столкнуться с проблемой дисбаланса классов: например, количество легковых автомобилей в базе превосходит число автобусов примерно в 50 раз.