향상된 Yolov5-7S를 사용한 다중 GPU 기반의 고해상도 비디오에서 실시간 다중 객체 탐지

비디오 시퀀스에서 여러 객체 추적은 시퀀스에 나타나는 객체를 감지하고 구별하여 수행할 수 있습니다. 컴퓨터 비전의 맥락에서, 강력한 다중 객체 추적 문제는 해결하기 어려운 문제입니다. 여러 객체의 시각적 추적은 자율주행 차량의 비전 기술에서 중요한 부분입니다. 광범위한 비디오 감시는 증가된 메가픽셀 해상도와 증가된 프레임 속도를 가진 고급 영상 장치를 점점 더 많이 사용하고 있습니다. 결과적으로, 고해상도 비디오의 실시간 처리를 위한 비디오 감시 시스템의 고성능 계산 시스템에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이에 따라 본 논문에서는 MOT 문제를 해결하기 위해 단일 단계 프레임워크를 사용했습니다. 우리는 이 논문에서 실시간으로 전체 고화질 비디오를 처리하기 위해 하나의 GPU와 여러 GPU를 효율적으로 사용할 수 있는 새로운 아키텍처를 제안했습니다. 고해상도 비디오와 이미지의 경우, 제안된 접근법은 다중 GPU Vertex에서 향상된 Yolov5-7S를 기반으로 한 실시간 다중 객체 탐지입니다. 우리는 작은 객체를 감지하고 모델의 정확성을 높이기 위해 본문의 맨 위에 하나의 더 많은 레이어를 추가하여 특성 추출 이미지의 해상도를 증가시켰습니다. 속도와 정확성 면에서, 우리가 제안한 접근법은 최신 기술들을 능가합니다.