Reaalajas objekti valimine, jälgimine ja asendamine taustaga

Abstract

With the development of deep learning-based models, image and video segmentation has made a significant leap forward. The aim of this bachelor's thesis was to create a real-time video stream segmentation demo that detects a person in the image and replaces them with background pixels. During the work, various modern deep learning-based segmentation models were tested, and the most suitable ones were selected for the final demo. The purpose of the completed demo was to introduce the capabilities of modern segmentation models to Delta visitors. An analysis based on user feedback revealed that for the demo to function more effectively, a computer with high hardware capacity is required.

Sügavõppel põhinevate mudelite arenguga on piltide ja videote segmentimine teinud arenguhüppe. Käesoleva bakalaureusetöö eesmärgiks oli koostada reaalaja videovoo segmentimisdemo, mis tuvastaks pildilt inimese ning asendaks ta taustapikslitega. Töö käigus katsetati erinevaid kaasaegseid sügavõppel põhinevaid segmentimismudeleid ning lõplikusse demosse valiti nendest sobivaimad. Valminud demo eesmärgiks oli Delta külastajatele kaasaegsete segmentimismudelite võimekuse tutvustamine. Kasutajate tagasiside põhjal koostatud analüüsis selgus, et demo edukamaks toimiseks on vaja suure riistvaralise võimekusega arvutit.