Ταχεία ανίχνευση αντικειμένων σε εικόνες - Μήτσης, Γεώργος (Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Επικοινωνιών, Ηλεκτρονικής και Συστημάτων Πληροφορικής. Εργαστήριο Τεχνολογίας Πολυμέσων, 2015)
Η ανίχνευση υποψήφιων θέσεων αντικειμένων είναι ένα σχετικά πρόσφατο πρόβλημα που προέκυψε λόγω της πολυπλοκότητας των αλγορίθμων ανίχνευσης αντικειμένων και του μεγάλου χρόνου εκτέλεσής τους. Σκοπός είναι με ταχείς υπολογισμούς να ανιχνεύονται όλα τα αντικείμενα στην εικόνα ανεξάρτητα από την κλάση στην οποία ανήκουν. Οι ανιχνεύσεις αυτές τροφοδοτούνται στους ανιχνευτές αντικειμένων έτσι ώστε οι τελευταίοι να αποφύγουν την εξαντλητική αναζήτηση με την μέθοδο κινούμενουπαραθύρου. Με αυτόν τον τρόπο μειώνεται ο χρόνοςπου χρειάζονται για να ταυτοποιήσουν μια εικόνα ενώ ταυτόχρονα μπορούν να χρησιμοποιήσουν πιο πολύπλοκους και αποτελεσματικούς αλγορίθμους. Όλοι οι σύγχρονοι ανιχνευτές αντικειμένων χρησιμοποιούν τις υποψήφιες θέσεις αντικειμένων. Στην διπλωματική μας παρουσιάζουμε όλες τις σύγχρονες μεθόδους για την παραγωγή των υποψήφιων θέσεων αντικειμένων και προτείνουμε μια νέα μέθοδο, την Segment Boxes. Στην μέθοδο αυτή χρησιμοποιούμε κατάτμηση της εικόνας και με βάση τα τμήματα που προκύπτουν βαθμολογούμε παράθυρα μέσα στην εικόνα ανάλογα με την πιθανότητα να υπάρχουν σε αυτά αντικείμενα. Προσπαθούμε να ενσωματώσουμε καλές ιδέες άλλων μεθόδων καθώς και δικές μας για την επίτευξη βέλτιστου αποτελέσματος, κάτι που έχει σαν αποτέλεσμα να καταλήξουμε σε διάφορες προσεγγίσεις της μεθόδου μας.Συγκρίνουμε τις διάφορες προσεγγίσεις μας και τις καλύτερες τις συγκρίνουμε με τις σύγχρονες μεθόδους με την χρήση κατάλληλων μετρικών πάνω σε εικόνες από τις βάσεις εικόνων PASCAL VOC07 και ImageNet 2013. Στην συνέχεια ενσωματώνουμε την μέθοδό μας σε έναν σύγχρονο ανιχνευτή αντικειμένων που χρησιμοποιεί βαθιά μάθηση (deep learning) και συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα, τον Fast R-CNN, και συγκρίνουμε και πάλι τα αποτελέσματά μας με αυτά των άλλων μεθόδων, στο πραγματικό πλέον πρόβλημα της ανίχνευσης αντικειμένων. Στόχος μας ήταν να εξετάσουμε τις δυνατότητες της κατάτμησης για το πρόβλημα της ανίχνευσης υποψήφιων θέσεων αντικειμένων. Τα αποτελέσματα της μεθόδου μας είναι ανταγωνίσιμα και σε μερικές περιπτώσεις ξεπερνούν τα αποτελέσματα των σύγχρονων μεθόδων, επιτυγχάνοντας μικρό χρόνο εκτέλεσης (μέχρι και 0.3 δευτερόλεπτα ανά εικόνα)