論文の概要: Real Time Object Detection System with YOLO and CNN Models: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.00773v1
• Date: Sat, 23 Jul 2022 11:00:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-07 14:26:52.558706
• Title: Real Time Object Detection System with YOLO and CNN Models: A Review
• Title（参考訳）: YOLOモデルとCNNモデルを用いたリアルタイム物体検出システム
• Authors: Viswanatha V, Chandana R K, Ramachandra A.C.
• Abstract要約: この調査は、リアルタイムオブジェクト検出の方向にあるYOLOと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に関するものだ。 YOLOは、他のオブジェクト検出モデルよりも精度の低下なしに、より効果的にオブジェクト表現を一般化する。 CNNアーキテクチャモデルは、任意の画像内のハイライトを排除し、オブジェクトを識別する機能を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.767212366020168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of artificial intelligence is built on object detection techniques. YOU ONLY LOOK ONCE (YOLO) algorithm and it's more evolved versions are briefly described in this research survey. This survey is all about YOLO and convolution neural networks (CNN)in the direction of real time object detection.YOLO does generalized object representation more effectively without precision losses than other object detection models.CNN architecture models have the ability to eliminate highlights and identify objects in any given image. When implemented appropriately, CNN models can address issues like deformity diagnosis, creating educational or instructive application, etc. This article reached atnumber of observations and perspective findings through the analysis.Also it provides support for the focused visual information and feature extraction in the financial and other industries, highlights the method of target detection and feature selection, and briefly describe the development process of YOLO algorithm.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の分野は、オブジェクト検出技術に基づいている。 YOLO(YOU ONLY LOOK ONCE)アルゴリズムと、より進化したバージョンについて、この調査で概説する。 この調査は、リアルタイムオブジェクト検出の方向へのYOLOと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に関するもので、YOLOは他のオブジェクト検出モデルよりも精度の低いオブジェクト表現をより効率的に一般化する。 適切に実装されると、CNNモデルは変形診断、教育的または教育的なアプリケーションの作成といった問題に対処できる。 本論文は, 分析を通じて, 多数の観測・展望結果に到達し, 財務その他の産業における視覚情報や特徴抽出の支援を提供し, 目標検出と特徴選択の方法を強調し, YOLOアルゴリズムの開発過程を簡潔に記述する。

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