Обработка видеоряда с обучением ИИ

Ситуация 1 (выделяем каждый объект на видео).

1) Выбрать любой видеопоток от первого лица на автомобиле (можно скачать в YouTube, можно проехать самому и взять видео с видеорегистратора).

Продолжительность видео: 5 минут.

2) Нарезать видео на 3 части.

1 часть - на train - 3 минуты

2 часть - на test - 1 минута

3 часть - на validation - 1 минута.

3) Нарезать видео на кадры (количество не ограничено).

Примерное количество кадров по каждому видео:

1 часть - 150-200 изображений.

Нарезать на кадлы только кадры TRAIN!!!!!

4) Разметить каждый кадр (выделить до 3-х объектов).

Например, автомобили, пешеходы и велосипедисты.

Разметка осуществляется с помощью ПО CVAT.

https://www.cvat.ai/

CVAT необходимо поставить на Docker.

5) Зайти на Google.Colab и обучить ИИ Yolo.

6) Запустить видеопоток в любом ПО, написать код по выбору объектов в рамки на Python.

Выбираем видео на validation в качестве input.

7) Описать эксперимент.

Ситуация 2 (пропускаем выделение каких-то объектов на видео)

Повторить 1-7 пункты для второго случая.

Общий вывод

Сравнить ситуации для двух случаев по разметке объектов, сделать вывод, как количество и качество датасета влияет на работу алгоритма YOLO