論文の概要: What is YOLOv9: An In-Depth Exploration of the Internal Features of the Next-Generation Object Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07813v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 07:46:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 17:27:45.988389
• Title: What is YOLOv9: An In-Depth Exploration of the Internal Features of the Next-Generation Object Detector
• Title（参考訳）: YOLOv9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: 本研究は, YOLOv9オブジェクト検出モデルに焦点をあて, アーキテクチャの革新, トレーニング方法論, 性能改善に焦点をあてる。 汎用高効率層集約ネットワークGELANやProgrammable Gradient Information PGIといった重要な進歩は、特徴抽出と勾配流を著しく向上させる。 本稿では, YOLOv9の内部特徴とその実世界の応用性について, リアルタイム物体検出の最先端技術として確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study provides a comprehensive analysis of the YOLOv9 object detection model, focusing on its architectural innovations, training methodologies, and performance improvements over its predecessors. Key advancements, such as the Generalized Efficient Layer Aggregation Network GELAN and Programmable Gradient Information PGI, significantly enhance feature extraction and gradient flow, leading to improved accuracy and efficiency. By incorporating Depthwise Convolutions and the lightweight C3Ghost architecture, YOLOv9 reduces computational complexity while maintaining high precision. Benchmark tests on Microsoft COCO demonstrate its superior mean Average Precision mAP and faster inference times, outperforming YOLOv8 across multiple metrics. The model versatility is highlighted by its seamless deployment across various hardware platforms, from edge devices to high performance GPUs, with built in support for PyTorch and TensorRT integration. This paper provides the first in depth exploration of YOLOv9s internal features and their real world applicability, establishing it as a state of the art solution for real time object detection across industries, from IoT devices to large scale industrial applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, YOLOv9オブジェクト検出モデルの包括的解析を行い, アーキテクチャの革新, トレーニング方法論, 性能改善に着目した。 汎用高効率層集約ネットワークGELANやプログラマブルグラディエント情報PGIといった重要な進歩により、特徴抽出と勾配流が大幅に向上し、精度と効率が向上した。 Depthwise Convolutionsと軽量なC3Ghostアーキテクチャを組み込むことで、YOLOv9は高い精度を維持しながら計算複雑性を低減できる。 Microsoft COCOのベンチマークテストでは、平均精度mAPが優れており、推論時間が早くなり、複数のメトリクスでYOLOv8を上回っている。 このモデルの汎用性は、エッジデバイスから高性能GPUに至るまで、さまざまなハードウェアプラットフォームにシームレスにデプロイすることで強調される。 本稿は、IoTデバイスから大規模産業アプリケーションに至るまで、業界全体でリアルタイムオブジェクト検出のための最先端のソリューションとして、YOLOv9の内部機能とその実世界の適用性について、初めて詳細に調査する。

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