論文の概要: Evaluating Cascaded Methods of Vision-Language Models for Zero-Shot Detection and Association of Hardhats for Increased Construction Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12225v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 04:42:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:42:19.773802
• Title: Evaluating Cascaded Methods of Vision-Language Models for Zero-Shot Detection and Association of Hardhats for Increased Construction Safety
• Title（参考訳）: ゼロショット検出のための視覚言語モデルのケースド手法の評価と建設安全向上のためのハードハットの関連性
• Authors: Lucas Choi, Ross Greer,
• Abstract要約: 本稿では、ゼロショット検出のための視覚言語モデル(VLM)と、建設安全性を高めるためのハードハットの関連性を評価する。 本研究では,実際の建設現場画像におけるハードハット検出のための基礎モデル,特にOWLv2の適用性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper evaluates the use of vision-language models (VLMs) for zero-shot detection and association of hardhats to enhance construction safety. Given the significant risk of head injuries in construction, proper enforcement of hardhat use is critical. We investigate the applicability of foundation models, specifically OWLv2, for detecting hardhats in real-world construction site images. Our contributions include the creation of a new benchmark dataset, Hardhat Safety Detection Dataset, by filtering and combining existing datasets and the development of a cascaded detection approach. Experimental results on 5,210 images demonstrate that the OWLv2 model achieves an average precision of 0.6493 for hardhat detection. We further analyze the limitations and potential improvements for real-world applications, highlighting the strengths and weaknesses of current foundation models in safety perception domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ゼロショット検出のための視覚言語モデル(VLM)と、建設安全性を高めるためのハードハットの関連性を評価する。 建設における頭部損傷の重大なリスクを考えると、ハードハットの使用の適切な実施は重要である。 本研究では,実際の建設現場画像におけるハードハット検出のための基礎モデル,特にOWLv2の適用性について検討する。 私たちのコントリビューションには、既存のデータセットをフィルタリングして組み合わせることで、新しいベンチマークデータセットであるHardhat Safety Detection Datasetの作成と、カスケード検出アプローチの開発が含まれています。 5,210枚の画像を用いて実験した結果,OWLv2モデルの平均精度は0.6493であることがわかった。 我々は、現実世界のアプリケーションに対する制限と潜在的な改善をさらに分析し、安全知覚領域における現在の基盤モデルの長所と短所を強調した。

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