Deep convolutional models for object localization

Ovaj rad bavi se metodama detekcije objekata konvolucijskim modelima. Detaljnije su proučeni i uspoređeni modeli SSD i YOLO te njihove novije verzije. Oni se baziraju na jednom unaprijednom prolazu kroz mrežu što ih čini brzim, a također daju i dobre rezultate. Napravljen je eksperiment koji koristi novije YOLO modele za lokalizaciju objekata na vlastitom skupu podataka. U tu svrhu koristi se snimka nogometne utakmice gdje su objekti za detekciju igrači oba tima i sudac. Modeli su evaluirani osnovnim mjerama i prikazani su njihovi rezultati detekcije.This paper deals with the object detection method with convolutional models. There are studied and compared models like SSD, YOLO and their modern versions. They are based on only one forward pass through network what makes them fast and also give good results. An experiment is made which use newer YOLO models for localization objects on own dataset. For this purpose a tape of football game is use where object for detection are both teams and referee. Models are evaluated with basic measures and their detection results are shown