論文の概要: High-Performance Fine Defect Detection in Artificial Leather Using Dual Feature Pool Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16751v3
• Date: Sun, 13 Oct 2024 14:16:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:02:36.463356
• Title: High-Performance Fine Defect Detection in Artificial Leather Using Dual Feature Pool Object Detection
• Title（参考訳）: Dual Feature Pool Object Detection を用いた人工皮革の高性能微細欠陥検出
• Authors: Lin Huang, Weisheng Li, Yujuan Tan, Linlin Shen, Jing Yu,
• Abstract要約: 人工皮革の微細欠陥の特徴から, DFP, IFF, AMP, EOSの4つの革新的な構造が設計された。 これらの進歩により、YOLODという高性能な人工皮革微細欠陥検出モデルが提案された。 YOLODは人工皮革欠陥データセットに優れた性能を示し、YOLOv5と比較してAP_50の11.7%から13.5%の顕著な増加を達成した。 YOLODはまた、一般のMS-COCOデータセットでも顕著なパフォーマンスを示しており、YOLOv5と比較してAPでは0.4%から2.6%増加した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.14938518877818
• License:
• Abstract: In this study, the structural problems of the YOLOv5 model were analyzed emphatically. Based on the characteristics of fine defects in artificial leather, four innovative structures, namely DFP, IFF, AMP, and EOS, were designed. These advancements led to the proposal of a high-performance artificial leather fine defect detection model named YOLOD. YOLOD demonstrated outstanding performance on the artificial leather defect dataset, achieving an impressive increase of 11.7% - 13.5% in AP_50 compared to YOLOv5, along with a significant reduction of 5.2% - 7.2% in the error detection rate. Moreover, YOLOD also exhibited remarkable performance on the general MS-COCO dataset, with an increase of 0.4% - 2.6% in AP compared to YOLOv5, and a rise of 2.5% - 4.1% in AP_S compared to YOLOv5. These results demonstrate the superiority of YOLOD in both artificial leather defect detection and general object detection tasks, making it a highly efficient and effective model for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, YOLOv5モデルの構造問題について検討した。 人工皮革の微細欠陥の特徴から, DFP, IFF, AMP, EOSの4つの革新的な構造が設計された。 これらの進歩により、YOLODという高性能な人工皮革微細欠陥検出モデルが提案された。 YOLODは人工皮革欠陥データセットに優れた性能を示し、YLOv5と比較してAP_50は11.7%から13.5%、エラー検出レートは5.2%から7.2%と著しく低下した。 さらに、YOLODは一般のMS-COCOデータセットでも、YOLOv5と比較してAPで0.4%-2.6%、YOLOv5と比較してAP_Sで2.5%-4.1%、顕著なパフォーマンスを示した。 これらの結果から, 人工皮革欠陥検出と汎用物体検出の両タスクにおいてYOLODの優位性が示され, 実世界の応用において極めて効率的かつ効果的なモデルとなった。

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