Fugu-MT 論文翻訳(概要): YOLOv8-Based Visual Detection of Road Hazards: Potholes, Sewer Covers, and Manholes

論文の概要: YOLOv8-Based Visual Detection of Road Hazards: Potholes, Sewer Covers, and Manholes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00073v1
Date: Tue, 31 Oct 2023 18:33:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-02 16:13:12.326885
Title: YOLOv8-Based Visual Detection of Road Hazards: Potholes, Sewer Covers, and Manholes
Title（参考訳）: YOLOv8による道路危険物検出:ポットホール、下水道カバー、マンホール
Authors: Om M. Khare, Shubham Gandhi, Aditya M. Rahalkar, Sunil Mane
Abstract要約: 本研究は,道路危険度検出の文脈において,対象物検出モデルであるYOLOv8の総合評価を行う。従来の YOLOv5 と YOLOv7 の比較分析を行い、様々なアプリケーションにおける計算効率の重要性を強調した。この研究は、様々なテストシナリオで計算されたmAPスコアを用いて、モデルの堅牢性と一般化能力を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Effective detection of road hazards plays a pivotal role in road infrastructure maintenance and ensuring road safety. This research paper provides a comprehensive evaluation of YOLOv8, an object detection model, in the context of detecting road hazards such as potholes, Sewer Covers, and Man Holes. A comparative analysis with previous iterations, YOLOv5 and YOLOv7, is conducted, emphasizing the importance of computational efficiency in various applications. The paper delves into the architecture of YOLOv8 and explores image preprocessing techniques aimed at enhancing detection accuracy across diverse conditions, including variations in lighting, road types, hazard sizes, and types. Furthermore, hyperparameter tuning experiments are performed to optimize model performance through adjustments in learning rates, batch sizes, anchor box sizes, and augmentation strategies. Model evaluation is based on Mean Average Precision (mAP), a widely accepted metric for object detection performance. The research assesses the robustness and generalization capabilities of the models through mAP scores calculated across the diverse test scenarios, underlining the significance of YOLOv8 in road hazard detection and infrastructure maintenance.
Abstract（参考訳）: 道路インフラの維持と道路安全確保には,効果的に道路危険の検出が重要な役割を担っている。本研究は, ポットホール, 下水道カバー, マンホールなどの道路危険度検知の文脈において, 対象物検出モデルであるYOLOv8の総合評価を行う。従来の YOLOv5 と YOLOv7 の比較分析を行い、様々なアプリケーションにおける計算効率の重要性を強調した。この論文は、YOLOv8のアーキテクチャを掘り下げ、照明、道路タイプ、ハザードサイズ、タイプなど、様々な状況における検出精度の向上を目的とした画像前処理技術を探究する。さらに,学習速度,バッチサイズ,アンカーボックスサイズ,拡張戦略の調整を通じてモデル性能を最適化するハイパーパラメータチューニング実験を行った。モデル評価は、オブジェクト検出性能の基準として広く受け入れられている平均平均精度(map)に基づいている。本研究は,道路危険度検出とインフラ整備におけるYOLOv8の重要性を概説し,様々なテストシナリオで算出されたmAPスコアを用いて,モデルの堅牢性と一般化能力を評価する。

関連論文リスト

YOLO9tr: A Lightweight Model for Pavement Damage Detection Utilizing a Generalized Efficient Layer Aggregation Network and Attention Mechanism [0.0]
本稿では,舗装損傷検出のための軽量物体検出モデルYOLO9trを提案する。 YOLO9trはYOLOv9アーキテクチャに基づいており、機能抽出とアテンション機構を強化する部分的なアテンションブロックを備えている。このモデルは、最大136FPSのフレームレートを実現し、ビデオ監視や自動検査システムなどのリアルタイムアプリケーションに適合する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-17T06:31:43Z)
Diffusion-Based Particle-DETR for BEV Perception [94.88305708174796]
Bird-Eye-View (BEV)は、自律走行車(AV)における視覚知覚のための最も広く使われているシーンの1つである。近年の拡散法は、視覚知覚のための不確実性モデリングに有望なアプローチを提供するが、BEVの広い範囲において、小さな物体を効果的に検出することができない。本稿では,BEVにおける拡散パラダイムと最先端の3Dオブジェクト検出器を組み合わせることで,この問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-18T09:52:14Z)
Innovative Horizons in Aerial Imagery: LSKNet Meets DiffusionDet for Advanced Object Detection [55.2480439325792]
本稿では,LSKNetのバックボーンをDiffusionDetヘッドに統合したオブジェクト検出モデルの詳細な評価を行う。提案手法は平均精度(MAP)を約45.7%向上させる。この進歩は、提案された修正の有効性を強調し、航空画像解析の新しいベンチマークを設定する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-21T19:49:13Z)
DRUformer: Enhancing the driving scene Important object detection with driving relationship self-understanding [50.81809690183755]
交通事故はしばしば致命傷を負い、2023年まで5000万人以上の死者を出した。従来の研究は、主に個々の参加者の重要性を評価し、それらを独立した存在として扱うものであった。本稿では、重要な物体検出タスクを強化するために、運転シーン関連自己理解変換器(DRUformer)を紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-11T07:26:47Z)
Unsupervised Domain Adaptation for Self-Driving from Past Traversal Features [69.47588461101925]
本研究では,新しい運転環境に3次元物体検出器を適応させる手法を提案する。提案手法は,空間的量子化履歴特徴を用いたLiDARに基づく検出モデルを強化する。実世界のデータセットの実験では、大幅な改善が示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-21T15:00:31Z)
RoadScan: A Novel and Robust Transfer Learning Framework for Autonomous Pothole Detection in Roads [0.0]
本研究では,ディープラーニングと画像処理技術を用いた新しいポットホール検出手法を提案する。このシステムは、道路利用者に重大なリスクをもたらす道路上の穴の致命的な問題に対処することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-07T10:47:08Z)
Adversarial Attack On Yolov5 For Traffic And Road Sign Detection [0.0]
本稿では, YOLOv5 Object Detectionアルゴリズムに対して, 一般的な敵攻撃を実装し, 検討する。その結果, YOLOv5はこれらの攻撃の影響を受けやすく, 摂動の規模が大きくなるにつれて誤分類率が増加することがわかった。本研究は,交通・交通システムにおける物体検出アルゴリズムの安全性と信頼性に重要な意味を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-27T12:45:32Z)
Road Rutting Detection using Deep Learning on Images [0.0]
道路ラッティングは、道路の早期かつコストのかかる保守コストの早期の故障を引き起こす深刻な道路難題である。本稿では,949個の画像からなる新しい道路ラッティングデータセットを提案し,オブジェクトレベルのアノテーションとピクセルレベルのアノテーションを提供する。オブジェクト検出モデルとセマンティックセグメンテーションモデルは,提案したデータセット上での道路変動を検出するためにデプロイされた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-28T16:53:05Z)
Model Guided Road Intersection Classification [2.9248680865344348]
本研究は,rgb画像からの区間間分類を,教師・生徒の訓練パラダイムに基づく結果向上手法とともに,統合型ニューラルネットワークを用いて検討する。 KITTIデータセットと新しいKITTI-360シーケンスの両方において、最適な入力構成を特定し、異なるネットワークパラメータを評価することを目的とした広範な実験活動により、本手法はフレーム単位の最先端手法よりも優れ、提案手法の有効性が証明された。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-26T09:15:28Z)
Divide-and-Conquer for Lane-Aware Diverse Trajectory Prediction [71.97877759413272]
軌道予測は、自動運転車が行動を計画し実行するための安全クリティカルなツールです。近年の手法は,WTAやベスト・オブ・マニーといったマルチコース学習の目標を用いて,強力なパフォーマンスを実現している。我々の研究は、軌道予測、学習出力、そして運転知識を使って制約を課すことによるより良い予測における2つの重要な課題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-16T17:58:56Z)
Automotive Radar Interference Mitigation with Unfolded Robust PCA based on Residual Overcomplete Auto-Encoder Blocks [88.46770122522697]
自律走行では、レーダーシステムは道路上の他の車両のような標的を検出する上で重要な役割を果たす。自動車用レーダー干渉緩和のための深層学習手法は、目標の振幅を確実に推定できるが、それぞれの目標の位相を回復できない。干渉の有無で振幅と位相の両方を推定できる効率的かつ効率的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-14T09:41:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。