論文の概要: A Comprehensive Review of YOLO Architectures in Computer Vision: From
YOLOv1 to YOLOv8 and YOLO-NAS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00501v6
- Date: Sun, 7 Jan 2024 15:38:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 00:13:29.558394
- Title: A Comprehensive Review of YOLO Architectures in Computer Vision: From
YOLOv1 to YOLOv8 and YOLO-NAS
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンにおけるYOLOアーキテクチャの概要:YOLOv1からYOLOv8とYOLO-NAS
- 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の進化を包括的に分析し,元のYOLOからYOLOv8,YOLO-NAS,YOLOをトランスフォーマーとしたYOLO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検討する。
- 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 up to YOLOv8, YOLO-NAS, and YOLO with
Transformers. 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, YOLOをトランスフォーマーで比較した。
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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