Fugu-MT 論文翻訳(概要): What is YOLOv5: A deep look into the internal features of the popular object detector

論文の概要: What is YOLOv5: A deep look into the internal features of the popular object detector

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20892v1
Date: Tue, 30 Jul 2024 15:09:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 16:50:19.890076
Title: What is YOLOv5: A deep look into the internal features of the popular object detector
Title（参考訳）: YOLOv5とは何か: 人気の物体検出器の内部的特徴を深く考察する
Authors: Rahima Khanam, Muhammad Hussain,
Abstract要約: この記事では、さまざまなメトリクスとハードウェアプラットフォームにわたるモデルのパフォーマンスについてレビューする。全体として、この研究は、YOLOv5の能力と、オブジェクト検出の広い視野における位置に関する洞察を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5639904484784127
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study presents a comprehensive analysis of the YOLOv5 object detection model, examining its architecture, training methodologies, and performance. Key components, including the Cross Stage Partial backbone and Path Aggregation-Network, are explored in detail. The paper reviews the model's performance across various metrics and hardware platforms. Additionally, the study discusses the transition from Darknet to PyTorch and its impact on model development. Overall, this research provides insights into YOLOv5's capabilities and its position within the broader landscape of object detection and why it is a popular choice for constrained edge deployment scenarios.
Abstract（参考訳）: 本研究では, YOLOv5オブジェクト検出モデルの総合的解析を行い, そのアーキテクチャ, トレーニング手法, 性能について検討する。 Cross Stage Partial BackboneやPath Aggregation-Networkといった重要なコンポーネントについて詳しく調べる。この記事では、さまざまなメトリクスとハードウェアプラットフォームにわたるモデルのパフォーマンスについてレビューする。さらに、研究はダークネットからPyTorchへの移行とモデル開発への影響について論じている。全体として、この研究は、YOLOv5の機能と、オブジェクト検出の広い視野における位置、そしてそれが制約されたエッジデプロイメントシナリオの一般的な選択である理由に関する洞察を提供する。

関連論文リスト

YOLOv11: An Overview of the Key Architectural Enhancements [0.5639904484784127]
本稿では、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、ポーズ推定、オブジェクト指向オブジェクト検出(OBB)など、さまざまなコンピュータビジョンタスクにまたがるYOLOv11の拡張機能について検討する。本稿では,パラメータ数と精度のトレードオフに着目し,平均精度(mAP)と計算効率の両面からモデルの性能改善を概観する。我々の研究は、オブジェクト検出の広い視野におけるYOLOv11の位置と、リアルタイムコンピュータビジョンアプリケーションに対する潜在的な影響についての洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-23T09:55:22Z)
What is YOLOv8: An In-Depth Exploration of the Internal Features of the Next-Generation Object Detector [0.0]
本研究では, YOLOv8オブジェクト検出モデルの詳細解析を行った。 YOLOv5のような以前のイテレーションよりもアーキテクチャ、トレーニングテクニック、パフォーマンスの改善に重点を置いている。論文では、Microsoft COCOやRoboflow 100のようなベンチマークにおけるYOLOv8のパフォーマンスをレビューし、その高精度でリアルタイムな機能を強調している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-28T15:18:46Z)
Precision and Adaptability of YOLOv5 and YOLOv8 in Dynamic Robotic Environments [0.0]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-01T06:17:43Z)
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)
The Impact of Different Backbone Architecture on Autonomous Vehicle Dataset [120.08736654413637]
バックボーンアーキテクチャによって抽出された特徴の質は、全体的な検出性能に大きな影響を与える可能性がある。本研究は,KITTI,NuScenes,BDDの3つの自律走行車データセットを評価し,対象検出タスクにおける異なるバックボーンアーキテクチャの性能を比較した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-15T17:32:15Z)
Weakly-supervised Contrastive Learning for Unsupervised Object Discovery [52.696041556640516]
ジェネリックな方法でオブジェクトを発見できるため、教師なしのオブジェクト発見は有望である。画像から高レベルな意味的特徴を抽出する意味誘導型自己教師学習モデルを設計する。オブジェクト領域のローカライズのための主成分分析(PCA)を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-07T04:03:48Z)
Real Time Object Detection System with YOLO and CNN Models: A Review [7.767212366020168]
この調査は、リアルタイムオブジェクト検出の方向にあるYOLOと畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に関するものだ。 YOLOは、他のオブジェクト検出モデルよりも精度の低下なしに、より効果的にオブジェクト表現を一般化する。 CNNアーキテクチャモデルは、任意の画像内のハイライトを排除し、オブジェクトを識別する機能を持つ。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-23T11:00:11Z)
Segmenting Moving Objects via an Object-Centric Layered Representation [100.26138772664811]
深層表現を用いたオブジェクト中心セグメンテーションモデルを提案する。複数のオブジェクトで合成トレーニングデータを生成するスケーラブルなパイプラインを導入する。標準的なビデオセグメンテーションベンチマークでモデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-05T17:59:43Z)
ASOD60K: Audio-Induced Salient Object Detection in Panoramic Videos [79.05486554647918]
本研究では,パノラマビデオから有能な物体を分離する新しいタスクであるPV-SODを提案する。既存の固定レベルやオブジェクトレベルの塩分濃度検出タスクとは対照的に,多モードの塩分濃度検出(SOD)に焦点を当てる。 AsOD60Kという,6レベル階層の4K解像度ビデオフレームを含む,最初の大規模データセットを収集する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-24T15:14:20Z)
Stance Detection Benchmark: How Robust Is Your Stance Detection? [65.91772010586605]
Stance Detection (StD) は、あるトピックやクレームに対する著者の姿勢を検出することを目的としている。マルチデータセット学習環境において、さまざまなドメインの10のStDデータセットから学習するStDベンチマークを導入する。このベンチマーク設定では、5つのデータセットに新しい最先端結果を表示することができます。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-06T13:37:51Z)

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。