OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}

Pomocí tohoto dialogu můžete vyhledat domácí autory, čili autory, kteří jsou vedeni v personálních systémech Ostravské univerzity.

Do našeptávače níže napište hledaný text a tento text bude vyhledán ve jméně nebo příjmení autora. Autoři, kteří budou hledanému textu odpovídat, Vám budou nabídnuti v seznamu. Pomocí myši nebo šipek na klávesnici vyberte požadovaného autora.

Našeptávač : 
Přidat autora k záznamu Zavřít

Pomocí tohoto dialogu můžete k záznamu přidat cizího autora, čili autora, který nemá žádný pracovní ani studijní vztah k Ostravské univerzitě. Takto přidaný autor bude do RIV vykázán jako nedomácí.

Pro přidání autora vepište jeho jméno a příjmení do určených položek.

Jméno :
Příjmení :
Přidat k záznamu Zavřít
Zavřít

Pomocí tohoto dialogu můžete k záznamu nahrát soubor PDF. Tento soubor musí obsahovat text tohoto záznamu (text článku, knihy, atd.). Tento soubor je důležitý pro RIV, protože může být použit jako důkaz existence tohoto záznamu.

Pro nahrání souboru klikněte na tlačítko Browse a vyberte soubor, který chcete nahrát. Nahrávání souboru zahájíte tlačítkem Nahrát soubor.

Maximální velikost souboru PDF je omezena na 100 MB.

Soubor : 

Nahrát soubor
Zavřít

Pomocí tohoto dialogu můžete stáhnout PDF soubor přiřazený tomuto záznamu. Pro stažení souboru klikněte níže na název tohoto souboru a bude Vám nabídnuta možnost soubor uložit.

Věnujte prosím pozornost také velikosti PDF souboru. Velké soubory se mohou stahovat delší dobu, pokud máte pomalé internetové připojení.

Název souboru :
Velikost souboru :
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : článek v odborném periodiku (J)
Domácí pracoviště * : Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název * : Dist-YOLO: fast object detection with distance estimation
Citace : Vajgl, M., Hurtík, P. a Nejezchleba, T. Dist-YOLO: fast object detection with distance estimation. Applied Sciences. 2022, 12(3), s. 1-13. ISSN 2076-3417.
Podnázev :
Rok * : 2022
Obor * : Informatika
Kód ISSN * : 2076-3417
Oficiální název periodika * : Applied Sciences
Stát vydavatele periodika * : Švýcarská konfederace
Svazek periodika * : 12
Číslo periodika v rámci svazku * : 3
Číslo článku :
Ročník :
Počet stran článku * : 14
Strana od * : 1
Strana do * : 13
Kód UT WoS : 000754896100001
EID : 2-s2.0-85123507680
Poddruh recenzovaného článku : Článek v impaktovaném časopise (Jimp)
Klíčová slova anglicky * :
monocular camera; YOLO; distance estimation; object detection
Popis v původním jazyce * :
We present a scheme of how YOLO can be improved in order to predict the absolute distance of objects using only information from a monocular camera. It is fully integrated into the original architecture by extending the prediction vectors, sharing the backbone’s weights with the bounding box regressor, and updating the original loss function by a part responsible for distance estimation. We designed two ways of handling the distance, class-agnostic and class-aware, proving class-agnostic creates smaller prediction vectors than class-aware and achieves better results. We demonstrate that the subtasks of object detection and distance measurement are in synergy, resulting in the increase of the precision of the original bounding box functionality. We show that using the KITTI dataset, the proposed scheme yields a mean relative error of 11% considering all eight classes and the distance range within [0, 150] m, which makes the solution highly competitive with existing approaches. Finally, we show that the inference speed is identical to the unmodified YOLO, 45 frames per second.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * :
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17610/22:A2302C9E

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}