論文の概要: MelNet: A Real-Time Deep Learning Algorithm for Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17972v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 16:27:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 13:49:53.307534
• Title: MelNet: A Real-Time Deep Learning Algorithm for Object Detection
• Title（参考訳）: MelNet:オブジェクト検出のためのリアルタイムディープラーニングアルゴリズム
• Authors: Yashar Azadvatan and Murat Kurt
• Abstract要約: MelNetはオブジェクト検出のための新しいディープラーニングアルゴリズムである。 KITTIデータセット専用のトレーニングも150時間後にEfficientDetを超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, a novel deep learning algorithm for object detection, named MelNet, was introduced. MelNet underwent training utilizing the KITTI dataset for object detection. Following 300 training epochs, MelNet attained an mAP (mean average precision) score of 0.732. Additionally, three alternative models -YOLOv5, EfficientDet, and Faster-RCNN-MobileNetv3- were trained on the KITTI dataset and juxtaposed with MelNet for object detection. The outcomes underscore the efficacy of employing transfer learning in certain instances. Notably, preexisting models trained on prominent datasets (e.g., ImageNet, COCO, and Pascal VOC) yield superior results. Another finding underscores the viability of creating a new model tailored to a specific scenario and training it on a specific dataset. This investigation demonstrates that training MelNet exclusively on the KITTI dataset also surpasses EfficientDet after 150 epochs. Consequently, post-training, MelNet's performance closely aligns with that of other pre-trained models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,オブジェクト検出のための新しいディープラーニングアルゴリズムであるMelNetを紹介した。 MelNetは、オブジェクト検出にKITTIデータセットを使用したトレーニングを実施した。 300回のトレーニングの後、MelNetは平均精度0.732のmAPスコアを得た。 さらに、3つの代替モデル(YOLOv5、EfficientDet、Faster-RCNN-MobileNetv3)がKITTIデータセットでトレーニングされ、オブジェクト検出のためにMelNetと調整された。 その結果,特定事例における転帰学習の有効性が示唆された。 特に、著名なデータセット(ImageNet、COCO、Pascal VOCなど)でトレーニングされた既存のモデルの方が、優れた結果が得られる。 別の発見は、特定のシナリオに適した新しいモデルを作成し、特定のデータセットでそれをトレーニングする可能性を示している。 この調査は、KITTIデータセットでのみMelNetをトレーニングすることが150エポックの後にEfficientDetを上回ることを示している。 その結果、MelNetのパフォーマンスは他のトレーニング済みモデルと密接に一致している。

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