Fugu-MT 論文翻訳(概要): Training a Computer Vision Model for Commercial Bakeries with Primarily Synthetic Images

論文の概要: Training a Computer Vision Model for Commercial Bakeries with Primarily Synthetic Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20122v1
Date: Mon, 30 Sep 2024 09:21:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-02 18:56:57.463114
Title: Training a Computer Vision Model for Commercial Bakeries with Primarily Synthetic Images
Title（参考訳）: 一次合成画像を用いた商用ベーカリーのコンピュータビジョンモデルの訓練
Authors: Thomas H. Schmitt, Maximilian Bundscherer, Tobias Bocklet,
Abstract要約: [SBB23]は返却パンの追跡を自動化するAIアプリケーションを提示した。我々は,2432枚の画像と広範囲の焼成品からなる拡張データセットを作成することにより,その作業を拡張した。我々の全体的な最高の性能モデルは、テストセットで平均精度AP@0.5の90.3%を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.659978907530712
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In the food industry, reprocessing returned product is a vital step to increase resource efficiency. [SBB23] presented an AI application that automates the tracking of returned bread buns. We extend their work by creating an expanded dataset comprising 2432 images and a wider range of baked goods. To increase model robustness, we use generative models pix2pix and CycleGAN to create synthetic images. We train state-of-the-art object detection model YOLOv9 and YOLOv8 on our detection task. Our overall best-performing model achieved an average precision AP@0.5 of 90.3% on our test set.
Abstract（参考訳）: 食品業界では、返品品の再処理は資源効率を高めるための重要なステップである。 [SBB23]は返却パンの追跡を自動化するAIアプリケーションを提示した。我々は,2432枚の画像と広範囲の焼成品からなる拡張データセットを作成することにより,その作業を拡張した。モデルロバスト性を高めるため、合成画像を作成するために、生成モデルピクス2ピクセルとCycleGANを使用する。我々は,現在最先端のオブジェクト検出モデル YOLOv9 と YOLOv8 を,検出タスクで訓練する。我々の全体的な最高の性能モデルは、テストセットで平均精度AP@0.5の90.3%を達成した。

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