ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Electrical Engineering
  • Department of Cybernetics
  • Bachelor Theses - 13133
  • View Item
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Electrical Engineering
  • Department of Cybernetics
  • Bachelor Theses - 13133
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Algoritmy pro detekci klíčových bodů a jejich vyhodnocení

Keypoint Detection Algorithms and Their Evaluation

Type of document
bakalářská práce
bachelor thesis
Author
Matěj Mísař
Supervisor
Švarný Petr
Opponent
Chudoba Jan
Study program
Kybernetika a robotika
Institutions assigning rank
katedra kybernetiky



Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
Detekce klíčových bodů člověka je komplexní úloha, která nalézá využití od animací pro zábavu po interakci člověka a robota. Cílem této práce je porovnat AlphaPose, Detectron2, MMPose a OpenPose algoritmy pro detekci klíčových bodů lidí z hlediska náročnosti provozu a výkonnosti a zároveň vytvořit základy pro možnost rozšíření práce k syntéze v podobě tzv. mixture of experts modelu. Naučené algoritmy založené na neuronových sítích využívají nezanedbatelné množství výpočetního výkonu, aby dosáhli nejlepších možných výsledků. Jejich porovnáním cílíme na nalezení celkově nejlepšího algoritmu s minimálními kompromisy. Ze získaných dat jsme byli schopni určit AlphaPose jako nejvhodnější algoritmus. S touto znalostí předpokládáme přechod ze současně využívaného OpenPose na AlphaPose v naší laboratoři.
 
Human keypoint detection is a complex task vastly used, ranging from animations in entertainment to human-robot interaction. The goal of this thesis is to compare AlphaPose, Detectron2, MMPose and OpenPose human keypoint detection algorithms in complexity of operation and performance metrics while establishing a baseline for the possibility of extending the work to synthesis in the form of the so-called mixture of experts model. Trained algorithms based on neural networks use non-negligible amounts of computing power in order to achieve the best possible performance. A comparison of those algorithms aims to find the best overall one with as few compromises in performance as possible. We determined that AlphaPose is the best algorithm based on compared data. With this knowledge, we assume the transition from the currently used OpenPose to AlphaPose in our laboratory.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/101397
View/Open
PLNY_TEXT (4.398Mb)
POSUDEK (116.6Kb)
POSUDEK (123.3Kb)
Collections
  • Bakalářské práce - 13133 [622]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV