Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
OpenTalks.AI - Дмитрий Пагин, Fast cars detecti...
Search
OpenTalks.AI
February 21, 2020
Science
0
2.1k
OpenTalks.AI - Дмитрий Пагин, Fast cars detection and traffic estimation
OpenTalks.AI
February 21, 2020
Tweet
Share
More Decks by OpenTalks.AI
See All by OpenTalks.AI
OpenTalks.AI - Виктор Лемпицкий, Моделирование 3Д сцен: новые подходы в 2020 году
opentalks
0
480
OpenTalks.AI - Алексей Чернявский, Нейросетевые алгоритмы для повышения качества медицинских изображений
opentalks
0
420
OpenTalks.AI - Александр Громов, Устойчивость нейросетевых моделей при анализе КТ/НДКТ-исследований
opentalks
0
370
OpenTalks.AI - Денис Тимонин, Megatron-LM: Обучение мультимиллиардных LMs при помощи техники Model Parallelism
opentalks
0
500
OpenTalks.AI - Егор Филимонов, Возможности платформы Huawei Atlas и эффективный гетерогенный инференс.
opentalks
0
140
OpenTalks.AI - Александр Прозоров, Референсная архитектура робота сервисного центра в отраслях с изменчивыми бизнес-процессами
opentalks
0
370
OpenTalks.AI - Наталья Лукашевич, Анализ тональности по отношению к компании — с чем не справился BERT
opentalks
0
330
OpenTalks.AI - Константин Воронцов, Фейковые новости и другие типы потенциально опасного дискурса: типология, подходы, датасеты, соревнования
opentalks
0
430
OpenTalks.AI - Дмитрий Ветров, Фрактальность функции потерь, эффект двойного спуска и степенные законы в глубинном обучении - фрагменты одной мозаики
opentalks
0
460
Other Decks in Science
See All in Science
SciPyDataJapan 2025
schwalbe10
0
240
証明支援系LEANに入門しよう
unaoya
0
1.2k
CV_3_Keypoints
hachama
0
190
Explanatory material
yuki1986
0
320
データベース03: 関係データモデル
trycycle
PRO
1
120
機械学習 - 決定木からはじめる機械学習
trycycle
PRO
0
970
学術講演会中央大学学員会府中支部
tagtag
0
270
創薬における機械学習技術について
kanojikajino
16
5.3k
MCMCのR-hatは分散分析である
moricup
0
370
Healthcare Innovation through Business Entrepreneurship
clintwinters
0
230
LayerXにおける業務の完全自動運転化に向けたAI技術活用事例 / layerx-ai-jsai2025
shimacos
1
1.2k
機械学習 - ニューラルネットワーク入門
trycycle
PRO
0
800
Featured
See All Featured
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.5k
Balancing Empowerment & Direction
lara
1
390
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
657
60k
BBQ
matthewcrist
89
9.7k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.6k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
277
23k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
54
13k
It's Worth the Effort
3n
185
28k
KATA
mclloyd
30
14k
XXLCSS - How to scale CSS and keep your sanity
sugarenia
248
1.3M
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2.1k
Transcript
Fast cars detection and traffic estimation Dmitriy Pagin, ML and
CV developer
Task Road traffic analysis in Russia is manual. It takes
more than 8 hours for 15 minutes video today
Task • detect cars
Task • detect cars • track cars
Baseline - people tracking
Problems Cars: - faster (2 metres per frame!) - smaller
(10 px in minimal dimension) + more predictable movement
YOLOv2 - blinking - problems on small cars - problems
on edges
YOLOv2 1 fps
YOLOv3 - bigger + accurate on small + fullHD frame
+ robust
YOLOv3 7 fps
> 70k cars on 4k images Dataset
better than 1024x1024x1 Learning and Fine-tuning - 608x608 px -
batchSize = 3 - custom augmenters
None
Learning and Fine-tuning - 608x608 px - batchSize = 3
- custom augmenters - Radam optimizer (instead warmup + reduce LR) - Hard negative mining for trucks
Learning and Fine-tuning - 608x608 px - batchSize = 3
- custom augmenters - Radam optimizer (instead warmup + reduce LR) - Hard negative mining for trucks mAP75 = 0.96
Baseline Inference Speed 7 fps
Weights Pruning
Weights Pruning -25% convs = size: 240 mb mAp: 0.9656
inf: 150 ms size: 155 mb mAp: 0.9622 inf: 100 ms 10 fps
OpticalFlow step or classical cv is alive ! - find
good features to track - calculate sparse optical flow
OpticalFlow step 19 fps Calculation doesnt work for 3 consistent
frames
Speed extrapolation step - estimate speed as pixels/frame - extrapolate
next position 28 fps
Final pipeline 1 2 3 4 5 6 Update trajectories
4 5 6 step 1 step 2 Speed Extrapolation OpticalFlow YOLOv3 Detection Engine
1 fps -> 28 fps on FULLHD
Tracking - IoU - Color descriptor (it’s enough!)
Bridges! - Allowed zone by motion vector - Size overlap
- Color descriptor
Bridges! - Allowed zone by motion vector - Size overlap
- Color descriptor
Thanks! Questions?
[email protected]
+7 952 335 65 70
Appendix. Examples
Appendix. Examples
Appendix. Examples
Appendix. Yolov3
Weights Pruning Шаг mAP75 Число параметров, млн Размер сети, мб
От изначальной, % Время прогона, мс Условие обрезания 0 0.965 60 241 100 150 - 1 0.962 55 218 91 140 5% от всех 2 0.962 50 197 83 132 5% от всех 3 0.963 39 155 64 112 15% для слоев с 400+ сверток 4 0.955 31 124 51 100 10% для слоев с 100+ сверток
Appendix. Radam
Pruning convs
Pruning convs. Good choice 2000
Pruning convs. Bad choice 25
Pruning flat