Abstract-Unmanned Aerial Vehicles används alltmer i övervakning och trafikövervakning tack vare sin höga rörlighet och förmåga att täcka områden på olika höjder och platser. En av de största utmaningarna är att använda flygbilder för att exakt upptäcka bilar och räkna dem i realtid för trafikövervakningsändamål. Flera djupinlärning tekniker föreslogs nyligen baserat på konvolution neurala nätverk (CNN) för realtid klassificering och igenkänning i datorseende. Deras resultat beror dock på de scenarier där de används. I detta dokument undersöker vi prestandan hos två toppmoderna CNN-algoritmer, nämligen Snabbare R-CNN och YOLOv3, i samband med bildetektering från flygbilder. Vi tränade och testade dessa två modeller på ett stort bildataset som togs från UAV. Vi visade i detta papper att YOLOv3 överträffar snabbare R-CNN i känslighet och bearbetningstid, även om de är jämförbara i precisionsmåttet.
Snabbare R-CNN och YOLOv3 jämförs för fordonsdetektering i referensreferensreferensreferensreferensreferensen. Slutsatsen blev att YOLOv3 överträffar snabbare R-CNN både när det gäller återkallande och hastighet, även om de resulterar i liknande precision.
Car Detection using Unmanned Aerial Vehicles: Comparison between Faster R-CNN and YOLOv3
{'venue': 'The 1st Unmanned Vehicle Systems conference in Oman, Feb 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}