論文の概要: Accelerating Object Detection with YOLOv4 for Real-Time Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16320v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 17:44:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:11.858066
• Title: Accelerating Object Detection with YOLOv4 for Real-Time Applications
• Title（参考訳）: リアルタイムアプリケーションのためのYOLOv4による物体検出の高速化
• Authors: K. Senthil Kumar, K. M. B. Abdullah Safwan,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ほとんどの問題に対して画像コンテンツとコンピュータビジョンアプローチを認識する強力なツールとして登場した。 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のようなディープラーニングとオブジェクト検出フレームワークの簡単な紹介を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.276240219662896
• License:
• Abstract: Object Detection is related to Computer Vision. Object detection enables detecting instances of objects in images and videos. Due to its increased utilization in surveillance, tracking system used in security and many others applications have propelled researchers to continuously derive more efficient and competitive algorithms. However, problems emerges while implementing it in real-time because of their dynamic environment and complex algorithms used in object detection. In the last few years, Convolution Neural Network (CNN) have emerged as a powerful tool for recognizing image content and in computer vision approach for most problems. In this paper, We revived begins the brief introduction of deep learning and object detection framework like Convolutional Neural Network(CNN), You only look once - version 4 (YOLOv4). Then we focus on our proposed object detection architectures along with some modifications. The traditional model detects a small object in images. We have some modifications to the model. Our proposed method gives the correct result with accuracy.
• Abstract（参考訳）: 物体検出はコンピュータビジョンと関連している。 オブジェクト検出は、画像やビデオ中のオブジェクトのインスタンスを検出する。 監視における利用の増加により、セキュリティやその他の多くのアプリケーションで使用されているトラッキングシステムは、研究者により効率的で競争力のあるアルゴリズムを継続的に導き出すよう促している。 しかし、動的環境とオブジェクト検出に使用される複雑なアルゴリズムが原因で、リアルタイムに実装中に問題が発生する。 ここ数年、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ほとんどの問題に対して画像コンテンツとコンピュータビジョンアプローチを認識する強力なツールとして現れてきた。 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のようなディープラーニングとオブジェクト検出フレームワークの簡単な導入を再開する。 そして、いくつかの変更とともに提案したオブジェクト検出アーキテクチャに焦点を当てます。 従来のモデルは画像内の小さな物体を検出する。 私たちはそのモデルにいくつかの変更を加えている。 提案手法は精度良く正しい結果を与える。

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