Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improved Pothole Detection Using YOLOv7 and ESRGAN

論文の概要: Improved Pothole Detection Using YOLOv7 and ESRGAN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08588v1
Date: Fri, 10 Nov 2023 16:22:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 10:03:41.708508
Title: Improved Pothole Detection Using YOLOv7 and ESRGAN
Title（参考訳）: YOLOv7とESRGANを用いたポトホール検出の改善
Authors: Nirmal Kumar Rout, Gyanateet Dutta, Varun Sinha, Arghadeep Dey, Subhrangshu Mukherjee, Gopal Gupta
Abstract要約: ポットホール(Pothole)は、自動車に損傷を与え、運転者に安全リスクを与える道路の危険である。 CNNは、Deep Learningメソッドに基づいたオブジェクト検出のために、業界で広く使われている。本稿では,低分解能カメラや低分解能画像,ビデオフィードを自動ポットホール検出に使用することを保証するために,一意に優れたアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0485739694839669
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Potholes are common road hazards that is causing damage to vehicles and posing a safety risk to drivers. The introduction of Convolutional Neural Networks (CNNs) is widely used in the industry for object detection based on Deep Learning methods and has achieved significant progress in hardware improvement and software implementations. In this paper, a unique better algorithm is proposed to warrant the use of low-resolution cameras or low-resolution images and video feed for automatic pothole detection using Super Resolution (SR) through Super Resolution Generative Adversarial Networks (SRGANs). Then we have proceeded to establish a baseline pothole detection performance on low quality and high quality dashcam images using a You Only Look Once (YOLO) network, namely the YOLOv7 network. We then have illustrated and examined the speed and accuracy gained above the benchmark after having upscaling implementation on the low quality images.
Abstract（参考訳）: ポットホールは、車両にダメージを与え、ドライバーに安全リスクをもたらす一般的な道路の危険である。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の導入は、ディープラーニング手法に基づくオブジェクト検出の業界で広く使われており、ハードウェアの改善とソフトウェア実装において大きな進歩を遂げている。本稿では,超高解像度ネットワーク(srgans)による超解像(sr)によるポットホール自動検出のために,低解像度カメラや低解像度画像や映像フィードを用いたユニークなアルゴリズムを提案する。そこで我々は,YOLO(You Only Look Once)ネットワーク,すなわちYOLOv7ネットワークを用いて,高品質で高品質なダッシュカム画像のベースラインポット検出性能を確立した。次に,低画質画像へのアップスケール実装後のベンチマークで得られた速度と精度について検討した。

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