elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Semantische Instanzsegmentierung basierend auf Deep Learning im Kontext des automatisierten Fahrens

Niemeijer, Joshua (2017) Semantische Instanzsegmentierung basierend auf Deep Learning im Kontext des automatisierten Fahrens. Masterarbeit, Universität zu Lübeck.

[img] PDF
2MB

Kurzfassung

Die Grundlage, auf der das Selbstfahrende Auto Aktionen plant, bildet ein umfassendes Modell der umgebenden Szene. Eine der Hauptinformationsquellen fur semantische Informationen uber die umgebende Szene sind Kamerabilder. In dieser Arbeit wurde ein Neuronales Netzwerk entwickelt, welches jedem Pixel eines Kamerabildes eine semantische Klasse zuweist und innerhalb der Klasse zwischen Instanzen unterscheiden kann(Instanzsegmentierung). Der Ansatz der Instanzsegmentierung basiert auf einer Architektur, die eine Semantische Segmentierung, eine Objektdetektion und eine pixelweiseBestimmung relativer Positionen innerhalb einer Instanz auf einer geteilten Feature-Map bestimmt, was zu einer besseren Ausnutzung der begrenzten Ressourcen fuhrt. Eine Evaluation des Trainings der verschiedenen Aufgaben auf Basis desselben Netzwerkes zur Erstellung der Feature-Map ergab, dass hieraus eine Verschlechterung der Detektion im Verhältnis zum Einzelnetzwerk folgt. Durch neue Netzwerkstrukturen, die die pixelweise Semantische Segmentierung als weitere Informationsgrundlage verwenden, konnte dieser Nachteil ausgeglichen und die Detektion sogar verbessert werden. Die Qualität der Instanzsegmentierung liegt beim Cityscapes-Benchmark im Mittelfeld aller Ansätze. Verbesserungsmöglichkeiten liegen bei der Prädiktion der pixelweisen Informationen und beim Kriterium, das die Semantische Segmentierung, die relativen Positionen und die Objektdetektion zu einer Instanzsegmentierung vereint. Eine Anwendung des Netzwerks auf medizinische Daten erweist sich ebenfalls als sinnvoll.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/122496/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:Semantische Instanzsegmentierung basierend auf Deep Learning im Kontext des automatisierten Fahrens
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Niemeijer, JoshuaJoshua.Niemeijer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:15 Dezember 2017
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Seitenanzahl:102
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Automatisiertes Fahren, Deep Learning, Semantische Segmentierung
Institution:Universität zu Lübeck
Abteilung:Institut für medizinische Informatik
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Bodengebundener Verkehr (alt)
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V BF - Bodengebundene Fahrzeuge
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Fahrzeugintelligenz (alt)
Standort: Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Datenerfassung und Informationsgewinnung
Hinterlegt von: Pekezou Fouopi, Paulin
Hinterlegt am:23 Nov 2018 10:21
Letzte Änderung:31 Jul 2019 20:20

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.