Wyszukiwarka
Abstrakt
LEGO bricks are extremely popular and allow the creation of almost any type of construction due to multiple shapes available. LEGO building requires however proper brick arrangement, usually done by shape. With over 3700 different LEGO parts this can be troublesome. In this paper, we propose a solution for object detection and annotation on images. The solution is designed as a part of an automated LEGO bricks arrangement. The proposed approach consists of 2 stages – object detection and labeling. The paper discusses different approaches and points out a final model. A 2-step, hierarchical model and the results are presented. An evaluation of the proposed solution is also given.
Cytuj jako
Pełna treść
pobierz publikację
pobrano 632 razy
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- Licencja
-
otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2021
- Opis bibliograficzny:
- Boiński T.: Hierarchical 2-step neural-based LEGO bricks detection and labeling// / : , 2021,
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
Powiązane datasety
- dane badawcze LEGO bricks for training classification network
- dane badawcze LEGO bricks for training classification network
wyświetlono 500 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Cascade Object Detection and Remote Sensing Object Detection Method Based on Trainable Activation Function
- S. N. Shivappriya,
- M. J. P. Priyadarsini,
- A. Stateczny
- + 2 autorów
2021
Spiral Search Grasshopper Features Selection with VGG19-ResNet50 for Remote Sensing Object Detection
- A. Stateczny,
- G. Uday Kiran,
- G. Bindu
- + 2 autorów
2022
Pedestrian detection in low-resolution thermal images
- A. Górska,
- P. Guzal,
- I. Namiotko
- + 3 autorów
2022