Это введение в TrafficSignDetection, модель машинного обучения, которую можно использовать с ailia SDK. Вы можете легко использовать эту модель для создания приложений ИИ с помощью ailia SDK, а также многих других готовых к использованию AIlia MODELS.
Обзор
TrafficSignDetection — это модель машинного обучения для обнаружения дорожных знаков, выпущенная в ноябре 2018 года.
Архитектура
TrafficSignDetection использует одну из самых современных архитектур модели обнаружения объектов Faster R-CNN, R-FCN, SSDилиYOLOv2, предварительно - обучение на наборе данных Microsoft COCO, а затем точная настройка на наборе данных Германский тест обнаружения дорожных знаков (GTSDB).
МАР с использованием Faster R-CNN ResNet50 составляет 91,52.
Можно обнаружить три категории: запрещающие, обязательные и опасные.
Хотя он был обучен на наборе данных, состоящем из немецких дорожных знаков, многие конструкции являются общими для других стран, и модель также может использоваться в этих странах. На снимке ниже показан результат на улице в Японии.
Ниже приведены несколько примеров немецких дорожных знаков, включенных в набор данных GTSRB.
В следующей таблице показаны основные знаки, используемые в Японии. Например, дизайн ограничений скорости и улиц с односторонним движением аналогичен немецкому, и модель прекрасно их определяет.
Применение
TrafficSignDetection можно использовать с ailia SDK 1.2.10 с помощью следующей команды.
$ python3 traffic-sign-detection.py --input input.jpg --savepath output.jpg
Топор Инк. разработал ailia SDK, который обеспечивает кросс-платформенный быстрый вывод на основе графического процессора.
ax Inc. предоставляет широкий спектр услуг от консалтинга и создания моделей до разработки приложений и SDK на основе ИИ. Не стесняйтесь связаться с нами для любого запроса.
