論文の概要: Real-Time Flying Object Detection with YOLOv8

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09972v2
• Date: Wed, 22 May 2024 05:05:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-26 21:32:22.079446
• Title: Real-Time Flying Object Detection with YOLOv8
• Title（参考訳）: YOLOv8によるリアルタイム飛行物体検出
• Authors: Dillon Reis, Jordan Kupec, Jacqueline Hong, Ahmad Daoudi,
• Abstract要約: 本稿では,飛行物体のリアルタイム検出のための一般化モデルを提案する。 また,フライング物体検出のための最先端結果を得るための改良されたモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a generalized model for real-time detection of flying objects that can be used for transfer learning and further research, as well as a refined model that achieves state-of-the-art results for flying object detection. We achieve this by training our first (generalized) model on a data set containing 40 different classes of flying objects, forcing the model to extract abstract feature representations. We then perform transfer learning with these learned parameters on a data set more representative of real world environments (i.e. higher frequency of occlusion, very small spatial sizes, rotations, etc.) to generate our refined model. Object detection of flying objects remains challenging due to large variances of object spatial sizes/aspect ratios, rate of speed, occlusion, and clustered backgrounds. To address some of the presented challenges while simultaneously maximizing performance, we utilize the current state-of-the-art single-shot detector, YOLOv8, in an attempt to find the best trade-off between inference speed and mean average precision (mAP). While YOLOv8 is being regarded as the new state-of-the-art, an official paper has not been released as of yet. Thus, we provide an in-depth explanation of the new architecture and functionality that YOLOv8 has adapted. Our final generalized model achieves a mAP50 of 79.2%, mAP50-95 of 68.5%, and an average inference speed of 50 frames per second (fps) on 1080p videos. Our final refined model maintains this inference speed and achieves an improved mAP50 of 99.1% and mAP50-95 of 83.5%
• Abstract（参考訳）: 本稿では,移動学習やさらなる研究に使用できる飛行物体のリアルタイム検出のための一般化されたモデルと,飛行物体検出の最先端結果を実現する改良されたモデルを提案する。 我々は、40種類の空飛ぶ物体を含むデータセット上で、最初の(一般化された)モデルを訓練し、抽象的な特徴表現を抽出することを強制する。 次に、これらの学習パラメータを用いて、より実世界の環境の代表的なデータセット(オークルージョンの高頻度、非常に小さな空間サイズ、回転など)を用いて伝達学習を行い、洗練されたモデルを生成する。 空飛ぶ物体の物体検出は、物体の空間サイズ/アスペクト比、速度の速度、閉塞、クラスタ化背景のばらつきが大きいため、依然として困難である。 性能を最大化しつつ、提示された課題のいくつかに対処するために、現在最先端の単発検出器であるYOLOv8を用いて、推論速度と平均平均精度(mAP)の最良のトレードオフを見つける。 YOLOv8は新しい最先端と見なされているが、公式な論文はまだ発表されていない。 したがって、YOLOv8が適用した新しいアーキテクチャと機能について、詳細な説明を提供する。 我々の最終一般化モデルは、79.2%のmAP50、68.5%のmAP50-95、および1080pビデオ上での毎秒50フレーム(fps)の平均推論速度を達成する。 我々の最終改良モデルは、この推論速度を維持し、改善されたmAP50の99.1%、改善されたmAP50-95の83.5%を達成する。

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