Fugu-MT 論文翻訳(概要): A method for detecting dead fish on large water surfaces based on improved YOLOv10

論文の概要: A method for detecting dead fish on large water surfaces based on improved YOLOv10

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00388v1
Date: Sat, 31 Aug 2024 08:43:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 15:08:42.476815
Title: A method for detecting dead fish on large water surfaces based on improved YOLOv10
Title（参考訳）: 改良型YOLOv10による大型水面魚の捕食方法
Authors: Qingbin Tian, Yukang Huo, Mingyuan Yao, Haihua Wang,
Abstract要約: 死んだ魚は水質の悪化、生態系の損傷、病気の伝染などの重大な問題を引き起こす可能性がある。本稿では,拡張YOLOv10フレームワーク上に構築したエンドツーエンド検出モデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6874745415692134
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Dead fish frequently appear on the water surface due to various factors. If not promptly detected and removed, these dead fish can cause significant issues such as water quality deterioration, ecosystem damage, and disease transmission. Consequently, it is imperative to develop rapid and effective detection methods to mitigate these challenges. Conventional methods for detecting dead fish are often constrained by manpower and time limitations, struggling to effectively manage the intricacies of aquatic environments. This paper proposes an end-to-end detection model built upon an enhanced YOLOv10 framework, designed specifically to swiftly and precisely detect deceased fish across extensive water surfaces.Key enhancements include: (1) Replacing YOLOv10's backbone network with FasterNet to reduce model complexity while maintaining high detection accuracy; (2) Improving feature fusion in the Neck section through enhanced connectivity methods and replacing the original C2f module with CSPStage modules; (3) Adding a compact target detection head to enhance the detection performance of smaller objects. Experimental results demonstrate significant improvements in P(precision), R(recall), and AP(average precision) compared to the baseline model YOLOv10n. Furthermore, our model outperforms other models in the YOLO series by significantly reducing model size and parameter count, while sustaining high inference speed and achieving optimal AP performance. The model facilitates rapid and accurate detection of dead fish in large-scale aquaculture systems. Finally, through ablation experiments, we systematically analyze and assess the contribution of each model component to the overall system performance.
Abstract（参考訳）: 死んだ魚は様々な要因により水面によく現れる。もしすぐに検出され、取り除かれなければ、これらの死んだ魚は水質の劣化、生態系の損傷、病気の伝染などの重大な問題を引き起こす可能性がある。したがって、これらの課題を緩和するために、迅速かつ効果的な検出方法を開発することが不可欠である。死んだ魚を検知する従来の方法は、しばしば人力と時間制限によって制限され、水生環境の複雑さを効果的に管理するのに苦労する。本稿では, ヨロブ10の背中骨ネットワークを高速ネットに置き換えることにより, 高検出精度を維持しつつ, モデルの複雑さを低減し, 接続性を高め, 元のC2fモジュールをCSPStageモジュールに置き換えることによるネック区間の機能融合の改善, (3) 小型ターゲット検出ヘッドの追加により, 小型物体の検出性能が向上する。実験の結果,P(精度),R(リコール),AP(平均精度)はベースラインモデルYOLOv10nに比べて有意に改善した。さらに、モデルサイズとパラメータ数を大幅に削減し、高い推論速度を維持し、最適なAP性能を実現することで、YOLOシリーズの他のモデルよりも優れています。このモデルは大規模養殖システムにおける死んだ魚の迅速かつ正確な検出を容易にする。最後に、アブレーション実験を通じて、各モデルコンポーネントがシステム全体の性能に与える影響を系統的に分析し、評価する。

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