Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Comprehensive Review of YOLO: From YOLOv1 and Beyond

論文の概要: A Comprehensive Review of YOLO: From YOLOv1 and Beyond

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00501v3
Date: Fri, 9 Jun 2023 05:02:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-12 17:17:01.795996
Title: A Comprehensive Review of YOLO: From YOLOv1 and Beyond
Title（参考訳）: YOLOの総合的なレビュー: YOLOv1とBeyond
Authors: Juan Terven and Diana Cordova-Esparza
Abstract要約: YOLOは、ロボット工学、無人運転車、およびビデオ監視アプリケーションのための中心的なリアルタイムオブジェクト検出システムとなっている。本稿では, YOLOの進化を総合的に分析し, 元のYOLOからYOLOv8, YOLO-NASまでの各イテレーションにおけるイノベーションとコントリビューションについて考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: YOLO has become a central real-time object detection system for robotics, driverless cars, and video monitoring applications. We present a comprehensive analysis of YOLO's evolution, examining the innovations and contributions in each iteration from the original YOLO to YOLOv8 and YOLO-NAS. We start by describing the standard metrics and postprocessing; then, we discuss the major changes in network architecture and training tricks for each model. Finally, we summarize the essential lessons from YOLO's development and provide a perspective on its future, highlighting potential research directions to enhance real-time object detection systems.
Abstract（参考訳）: YOLOは、ロボット工学、無人運転車、ビデオ監視アプリケーションのための中心的なリアルタイムオブジェクト検出システムになっている。本稿では, YOLOの進化を総合的に分析し, 元のYOLOからYOLOv8, YOLO-NASまでの各イテレーションにおけるイノベーションとコントリビューションについて考察する。まず、標準メトリクスと後処理を説明し、次に、ネットワークアーキテクチャにおける大きな変化と各モデルに対するトレーニングトリックについて論じる。最後に, YOLOの開発から重要な教訓を要約し, リアルタイム物体検出システムの実現に向けた研究の方向性を明らかにする。

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