Comparison of deep learning and classical methods for traffic signs detection

• Thesis title in Czech: Porovnání hlubokých neuronových sítí a standardních metod pro detekci dopravního značení
• Thesis title in English: Comparison of deep learning and classical methods for traffic signs detection
• Key words: stabilní vlna (SWD), hluboké neuronové sítě
• English key words: stable wave (SWD), deep neural networks
• Academic year of topic announcement: 2018/2019
• Thesis type: diploma thesis
• Thesis language: angličtina
• Department: Department of Software and Computer Science Education (32-KSVI)
• Supervisor: doc. RNDr. Elena Šikudová, Ph.D.
• Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
• Date of registration: 02.11.2018
• Date of assignment: 02.11.2018
• Confirmed by Study dept. on: 03.12.2018
• Date and time of defence: 16.09.2019 09:00
• Date of electronic submission: 15.07.2019
• Date of submission of printed version: 17.07.2019
• Date of proceeded defence: 16.09.2019
• Opponents: Mgr. Martin Mirbauer
• Advisors: Petr Prášek

Guidelines

Porovnání hlubokých neuronových sítí a standardních metod pro detekci dopravního značení

Seznamte se metodou detekce pomocí stabilní vlny (SWD). Ověřte její vhodnost pro detekci dopravního značení na snímcích pořízených za různých světelných podmínek ve venkovním prostředí. Proveďte srovnání SWD s řešením založeným na využití hlubokých neuronových sítí. Oba přístupy implementujte na procesoru řady ARM.

Součástí práce bude příprava potřebného datasetu vhodné velikosti.

References

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville: Deep Learning. MIT Press, 2016. http://www.deeplearningbook.org
Dupač J., Hlaváč V.: Stable Wave Detector of blobs in images. Retrieved from http://cmp.felk.cvut.cz/ftp/articles/hlavac/Dupac-DAGM2006StableWaveReprint.pdf