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Transparent Object Detection Using Convolutional Neural Network

计算机科学 目标检测 人工智能 卷积神经网络 计算机视觉 对象(语法) 深度学习 任务(项目管理) 探测器 模式识别(心理学) 电信 经济 管理
作者
May Phyo Khaing,Masayuki Matsuo
出处
期刊:Advances in intelligent systems and computing 卷期号:: 86-93 被引量:11
标识
DOI:10.1007/978-981-13-0869-7_10
摘要

The detection of transparent object such as glass in the image is recently popular in computer vision researches. Among the various tasks of detecting objects in images, it is not an easy task to detect the presence of transparent objects in the image. The detection of transparent objects is very difficult to perform using classical computer vision algorithms since the appearance of transparent objects dramatically depends on its background and illumination conditions. In addition to the popularity of transparent object detection, deep learning is also giving high performance in object detection tasks. In this paper, we apply one of the Convolutional Neural Network called Single Shot MultiBox Detector (SSD) for transparent object detection task and evaluate the performance of the system. The results show that the application of deep learning method in detection of transparent objects can successfully perform the detection of transparent objects in images.
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