Fugu-MT 論文翻訳(概要): Innovative Deep Learning Techniques for Obstacle Recognition: A Comparative Study of Modern Detection Algorithms

論文の概要: Innovative Deep Learning Techniques for Obstacle Recognition: A Comparative Study of Modern Detection Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10096v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 02:28:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 03:04:18.101813
Title: Innovative Deep Learning Techniques for Obstacle Recognition: A Comparative Study of Modern Detection Algorithms
Title（参考訳）: 障害物認識のための革新的深層学習技術:現代の検出アルゴリズムの比較研究
Authors: Santiago Pérez, Camila Gómez, Matías Rodríguez,
Abstract要約: 本研究では,高度なYOLOモデル,特にYOLOv8,YOLOv7,YOLOv6,YOLOv5を用いた障害物検出の包括的アプローチについて検討する。その結果, YOLOv8は精度が向上し, 精度が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study explores a comprehensive approach to obstacle detection using advanced YOLO models, specifically YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, and YOLOv5. Leveraging deep learning techniques, the research focuses on the performance comparison of these models in real-time detection scenarios. The findings demonstrate that YOLOv8 achieves the highest accuracy with improved precision-recall metrics. Detailed training processes, algorithmic principles, and a range of experimental results are presented to validate the model's effectiveness.
Abstract（参考訳）: 本研究では,高度なYOLOモデル,特にYOLOv8,YOLOv7,YOLOv6,YOLOv5を用いた障害物検出の包括的アプローチについて検討する。この研究はディープラーニング技術を活用し、リアルタイム検出シナリオにおけるこれらのモデルのパフォーマンス比較に焦点を当てている。その結果, YOLOv8は精度が向上し, 精度が向上した。モデルの有効性を検証するために、詳細なトレーニングプロセス、アルゴリズムの原則、および様々な実験結果が提示される。

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