論文の概要: A Comprehensive Study on Object Detection Techniques in Unconstrained
Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05295v1
- Date: Tue, 11 Apr 2023 15:45:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-12 14:15:05.026705
- Title: A Comprehensive Study on Object Detection Techniques in Unconstrained
Environments
- Title(参考訳): 非拘束環境における物体検出技術に関する総合的研究
- Authors: Hrishitva Patel
- Abstract要約: オブジェクト検出は、画像やビデオ内のオブジェクトを識別し、ローカライズすることを目的とした、コンピュータビジョンにおける重要なタスクである。
近年のディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の進歩により、オブジェクト検出技術の性能が大幅に向上した。
本稿では,制約のない環境下でのオブジェクト検出技術について,様々な課題,データセット,最先端のアプローチを含む包括的研究を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Object detection is a crucial task in computer vision that aims to identify
and localize objects in images or videos. The recent advancements in deep
learning and Convolutional Neural Networks (CNNs) have significantly improved
the performance of object detection techniques. This paper presents a
comprehensive study of object detection techniques in unconstrained
environments, including various challenges, datasets, and state-of-the-art
approaches. Additionally, we present a comparative analysis of the methods and
highlight their strengths and weaknesses. Finally, we provide some future
research directions to further improve object detection in unconstrained
environments.
- Abstract(参考訳): 物体検出はコンピュータビジョンにおいて重要なタスクであり、画像やビデオ内の物体を識別しローカライズすることを目的としている。
近年のディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の進歩により、オブジェクト検出技術の性能が大幅に向上した。
本稿では,様々な課題,データセット,最先端のアプローチを含む,制約のない環境における物体検出技術の包括的研究を行う。
さらに,本手法の比較分析を行い,その強度と弱点を明らかにする。
最後に,制約のない環境での物体検出をさらに改善するための今後の研究方向を提案する。
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