dc.contributor.advisor |
พีรพล เวทีกูล |
|
dc.contributor.author |
ณัฐนนท์ กฤตยานวัช |
|
dc.contributor.other |
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ |
|
dc.date.accessioned |
2021-03-18T10:03:36Z |
|
dc.date.available |
2021-03-18T10:03:36Z |
|
dc.date.issued |
2562 |
|
dc.identifier.uri |
http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/72879 |
|
dc.description |
วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2562 |
en_US |
dc.description.abstract |
ในงานตรวจจับวัตถุ แบบจำลอง YOLOv3 จัดว่าเป็นแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพดีในด้านความแม่นยำ แต่ทว่าด้วยจำนวนตัวแปรในแบบจำลองที่มีมากกว่าสิบล้านตัวแปร ส่งผลให้ตัวแบบจำลองไม่เหมาะสมที่จะนำไปใช้งานบนกล้องหรืออุปกรณ์ขนาดเล็ก โดยงานวิจัยชิ้นนี้นำเสนอกลไกการบีบอัดแบบจำลองที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับแบบจำลอง YOLOv3 เพื่อตัดตัวกรองที่ไม่จำเป็นออกจากตัวแบบจำลอง แต่เนื่องจากแบบจำลอง YOLOv3 นั้นประกอบไปด้วยองค์ประกอบ 2 ส่วน คือ โครงข่ายกระดูกสันหลัง และโครงข่ายพีระมิดฟีเจอร์ งานวิจัยชิ้นนี้จึงนำเสนอกลยุทธ์ 3 อย่างดังต่อไปนี้ 1) การตัดแบบแยกส่วน 2) การจำกัดการตัด และ 3) เกณฑ์การหยุด หลังจากนั้นจึงนำกลยุทธ์ทั้ง 3 อย่างมารวมกันเป็นกลไกการตัดแบบทนทานเพื่อตัดแบบจำลองแบบแยกส่วนกัน ด้วยวิธีการนี้ สามารถช่วยป้องกันการตัดส่วนใดส่วนหนึ่งของแบบจำลองมากเกินไป ส่งผลให้แบบจำลองมีเสถียรภาพมากขึ้น |
en_US |
dc.description.abstractalternative |
For object detection, YOLOv3 has shown promising accuracy. Since the number of parameters in this network can be more than ten million parameters, it cannot be fit into a commodity camera or small devices. In this research, we propose a compression mechanism designed specifically for YOLOv3’s network by removing unnecessary filters. Since YOLOv3 composes of two network components: backbone and pyramid networks, we propose the following techniques, (1) separated pruning, (2) minimum filter constraint, and (3) stopping criteria. Then, we combined these three mechanisms as a robust pruning mechanism to prune filters of each network separately. This can help to avoid over-pruning the network in some parts of the model making our model more robust |
en_US |
dc.language.iso |
th |
en_US |
dc.publisher |
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
en_US |
dc.relation.uri |
http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2019.1133 |
|
dc.rights |
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
en_US |
dc.subject |
การประมวลผลภาพ -- เทคนิคดิจิทัล |
|
dc.subject |
การเรียนรู้ของเครื่อง |
|
dc.subject |
แบบจำลองทางคอมพิวเตอร์ |
|
dc.subject |
Image processing -- Digital techniques |
|
dc.subject |
Machine learning |
|
dc.subject |
Computer simulation |
|
dc.title |
กลยุทธ์การตัดบนโยโลวีสามสำหรับการตรวจจับวัตถุแบบทันกาล |
en_US |
dc.title.alternative |
Pruning strategy on YOLOv3 for real-time object detection |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
dc.degree.name |
วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต |
en_US |
dc.degree.level |
ปริญญาโท |
en_US |
dc.degree.discipline |
วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ |
en_US |
dc.degree.grantor |
จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
en_US |
dc.identifier.DOI |
10.58837/CHULA.THE.2019.1133 |
|