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
Collective Predictive Coding Hypothesis and Beyond (@Japanese Association for Philosophy of Science, 26th October 2024)
tanichu
0
140
学術講演会中央大学学員会府中支部
tagtag
0
270
データベース02: データベースの概念
trycycle
PRO
2
750
Agent開発フレームワークのOverviewとW&B Weaveとのインテグレーション
siyoo
0
270
点群ライブラリPDALをGoogleColabにて実行する方法の紹介
kentaitakura
1
290
テンソル分解による糖尿病の組織特異的遺伝子発現の統合解析を用いた関連疾患の予測
tagtag
2
190
実力評価性能を考慮した弓道高校生全国大会の大会制度設計の提案 / (konakalab presentation at MSS 2025.03)
konakalab
2
170
地表面抽出の方法であるSMRFについて紹介
kentaitakura
1
740
動的トリートメント・レジームを推定するDynTxRegimeパッケージ
saltcooky12
0
140
生成検索エンジン最適化に関する研究の紹介
ynakano
2
1.1k
高校生就活へのDA導入の提案
shunyanoda
0
300
証明支援系LEANに入門しよう
unaoya
0
1.2k
Featured
See All Featured
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
270
20k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
124
52k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
32
2.3k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
30
2.1k
Code Review Best Practice
trishagee
68
18k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
51
8.5k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
24
1.7k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
42
7.4k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.4k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
51
3.3k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
179
9.8k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
50k
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