論文の概要: Precision and Adaptability of YOLOv5 and YOLOv8 in Dynamic Robotic Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00315v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 06:17:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 07:44:24.574464
• Title: Precision and Adaptability of YOLOv5 and YOLOv8 in Dynamic Robotic Environments
• Title（参考訳）: 動的ロボット環境におけるYOLOv5とYOLOv8の精度と適応性
• Authors: Victor A. Kich, Muhammad A. Muttaqien, Junya Toyama, Ryutaro Miyoshi, Yosuke Ida, Akihisa Ohya, Hisashi Date,
• Abstract要約: 本研究は, YOLOv5モデルとYOLOv8モデルの比較分析を行った。 初期の期待とは対照的に、YOLOv5モデルは同等で、場合によってはオブジェクト検出タスクの精度が優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in real-time object detection frameworks have spurred extensive research into their application in robotic systems. This study provides a comparative analysis of YOLOv5 and YOLOv8 models, challenging the prevailing assumption of the latter's superiority in performance metrics. Contrary to initial expectations, YOLOv5 models demonstrated comparable, and in some cases superior, precision in object detection tasks. Our analysis delves into the underlying factors contributing to these findings, examining aspects such as model architecture complexity, training dataset variances, and real-world applicability. Through rigorous testing and an ablation study, we present a nuanced understanding of each model's capabilities, offering insights into the selection and optimization of object detection frameworks for robotic applications. Implications of this research extend to the design of more efficient and contextually adaptive systems, emphasizing the necessity for a holistic approach to evaluating model performance.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムオブジェクト検出フレームワークの最近の進歩は、ロボットシステムへの応用に関する広範な研究を刺激している。 本研究は、YOLOv5とYOLOv8モデルの比較分析を行い、パフォーマンス指標における後者の優位性の仮定に挑戦する。 初期の期待とは対照的に、YOLOv5モデルは同等で、場合によってはオブジェクト検出タスクの精度が優れていた。 分析は、モデルアーキテクチャの複雑さ、データセットの分散のトレーニング、実世界の適用性といった側面を考察し、これらの発見に寄与する要因について考察する。 厳密なテストとアブレーション研究を通じて、ロボットアプリケーションのためのオブジェクト検出フレームワークの選択と最適化に関する洞察を提供する。 この研究の意味は、より効率的で文脈適応的なシステムの設計にまで拡張され、モデル性能を評価するための全体論的アプローチの必要性を強調している。

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