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Object detection with aerial camera

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王誠煜 陳柏仲 渠景量 吳宥謙

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動機和資料集

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使用到的模型

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分析結果

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結論

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目錄

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動機和資料集

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動機和資料集

動機:

  1. 希望可以改善交通方面的問題

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資料集:

  1. Kaggle上有關空拍機的公開資料集

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yolov7和PRB-FPN

使用的模型

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yolov7

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  1. YOLOv7 減少了約40% 的參數量和約 50% 的運算量
  2. 在COCO數據集上，實現了real-time object detection sota
  3. 模型架構優化
    1. 擴展的高效層聚合網路: E-ELAN
  4. 訓練過程優化
    • 模型重參數化
    • 動態標籤分配策略

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PRB-FPN

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  1. 論文出處：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9603994
  2. Github：https://github.com/pingyang1117/PRBNet_PyTorch/tree/main/prb
  3. 為甚麼選擇 PRB-FPN?

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FP(feature pyramid)

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  1. FP?
  2. Attribute?
  3. FPN?

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PRB-FPN

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  1. PRB-FPN是甚麼?
  2. 和FP的不同處?

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分析結果

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分析結果

分析結果

PRB-FPN

yolov7

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結論

未來展望

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結論：未來展望

交通違規

人流引導

犯罪追蹤

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<Thank you>