Fugu-MT 論文翻訳(概要): Real Time American Sign Language Detection Using Yolo-v9

論文の概要: Real Time American Sign Language Detection Using Yolo-v9

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17950v1
Date: Thu, 25 Jul 2024 11:11:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-26 14:18:40.991252
Title: Real Time American Sign Language Detection Using Yolo-v9
Title（参考訳）: Yolo-v9を用いた実時間アメリカ手話検出
Authors: Amna Imran, Meghana Shashishekhara Hulikal, Hamza A. A. Gardi,
Abstract要約: 本稿では,リアルタイムのアメリカ手話検出に焦点をあてる。 YOLOは、2015年に初めてリリースされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのモデルである。本研究は,2024年にリリースされたYOLO-v9モデルを対象としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper focuses on real-time American Sign Language Detection. YOLO is a convolutional neural network (CNN) based model, which was first released in 2015. In recent years, it gained popularity for its real-time detection capabilities. Our study specifically targets YOLO-v9 model, released in 2024. As the model is newly introduced, not much work has been done on it, especially not in Sign Language Detection. Our paper provides deep insight on how YOLO- v9 works and better than previous model.
Abstract（参考訳）: 本稿では,リアルタイムのアメリカ手話検出に焦点をあてる。 YOLOは、2015年に初めてリリースされた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのモデルである。近年、リアルタイム検出機能で人気を博している。本研究は,2024年にリリースされたYOLO-v9モデルを対象としている。モデルが新たに導入されたため、特に手話検出では、あまり作業が行われていない。我々の論文は、YOLO- v9が以前のモデルよりどのように、より良く機能するかについて深い洞察を与えます。

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