Fugu-MT 論文翻訳(概要): What is YOLOv8: An In-Depth Exploration of the Internal Features of the Next-Generation Object Detector

論文の概要: What is YOLOv8: An In-Depth Exploration of the Internal Features of the Next-Generation Object Detector

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15857v1
Date: Wed, 28 Aug 2024 15:18:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-29 15:40:56.133210
Title: What is YOLOv8: An In-Depth Exploration of the Internal Features of the Next-Generation Object Detector
Title（参考訳）: YOLOv8とは何か:次世代オブジェクト検出器の内部特性の詳細な探索
Authors: Muhammad Yaseen,
Abstract要約: 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。
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 study presents a detailed analysis of the YOLOv8 object detection model, focusing on its architecture, training techniques, and performance improvements over previous iterations like YOLOv5. Key innovations, including the CSPNet backbone for enhanced feature extraction, the FPN+PAN neck for superior multi-scale object detection, and the transition to an anchor-free approach, are thoroughly examined. The paper reviews YOLOv8's performance across benchmarks like Microsoft COCO and Roboflow 100, highlighting its high accuracy and real-time capabilities across diverse hardware platforms. Additionally, the study explores YOLOv8's developer-friendly enhancements, such as its unified Python package and CLI, which streamline model training and deployment. Overall, this research positions YOLOv8 as a state-of-the-art solution in the evolving object detection field.
Abstract（参考訳）: 本研究では, YOLOv8オブジェクト検出モデルの詳細解析を行い, アーキテクチャ, トレーニング技術, YOLOv5のような以前のイテレーションに対する性能改善に着目した。特徴抽出の強化のためのCSPNetバックボーンや、より優れたマルチスケールオブジェクト検出のためのFPN+PANネック、アンカーフリーアプローチへの移行など、主要なイノベーションについて徹底的に検討した。論文では、Microsoft COCOやRoboflow 100のようなベンチマーク間でのYOLOv8のパフォーマンスをレビューし、さまざまなハードウェアプラットフォームで高い精度とリアルタイム機能を強調している。さらに、モデルトレーニングとデプロイメントを効率化する統一PythonパッケージやCLIなど、YOLOv8の開発者フレンドリな拡張についても検討している。全体として、この研究は、YOLOv8を進化する物体検出分野における最先端のソリューションとして位置づけている。

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