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Objekterkennung in Videos trotz geringer Rechenleistung

Objekterkennung spielt in der heutigen, automatisierten Welt eine immer größere Rolle. Sie wird unter anderem im autonomen Fahren zum Erkennen von Hindernissen oder Straßenschildern verwendet. Aber auch in der Industrie findet sie Anwendung, beispielsweise um optische Produktmängel zu erkennen, wie die Severstal Steel Defect Detection Challenge [STEEL] beweist. Wie ein Modell zur Objekterkennung erstellt werden kann, welche Daten benötigt werden und wie dies ohne hohe Rechenleistung funktioniert, zeigt dieser Artikel.

Unter Objekterkennung wird die Lokalisierung und Klassifizierung von Objekten in Bildern oder Videos verstanden:

  • Mit Lokalisierung bezeichnet man das Hinzufügen von Bounding-Boxes, welche das Objekt umschließen. Abbildung 1 stellt solche Bounding-Boxes am Beispiel einer Lokalisierung von Verkehrsteilnehmern dar.
  • Die Klassifizierung ist dafür zuständig, die Bounding-Boxes jeweils einer bestimmten Klasse zuzuordnen. Das Bild zeigt die Bounding-Boxes von vier Objekten aus den Klassen bike, car und …