論文の概要: YOLOv11: An Overview of the Key Architectural Enhancements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17725v1
- Date: Wed, 23 Oct 2024 09:55:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:55:49.536065
- Title: YOLOv11: An Overview of the Key Architectural Enhancements
- Title（参考訳）: YOLOv11: キーアーキテクチャ拡張の概要
- Authors: Rahima Khanam, Muhammad Hussain,
- Abstract要約: 本稿では、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、ポーズ推定、オブジェクト指向オブジェクト検出(OBB)など、さまざまなコンピュータビジョンタスクにまたがるYOLOv11の拡張機能について検討する。
本稿では,パラメータ数と精度のトレードオフに着目し,平均精度(mAP)と計算効率の両面からモデルの性能改善を概観する。
我々の研究は、オブジェクト検出の広い視野におけるYOLOv11の位置と、リアルタイムコンピュータビジョンアプリケーションに対する潜在的な影響についての洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5639904484784127
- License:
- Abstract: This study presents an architectural analysis of YOLOv11, the latest iteration in the YOLO (You Only Look Once) series of object detection models. We examine the models architectural innovations, including the introduction of the C3k2 (Cross Stage Partial with kernel size 2) block, SPPF (Spatial Pyramid Pooling - Fast), and C2PSA (Convolutional block with Parallel Spatial Attention) components, which contribute in improving the models performance in several ways such as enhanced feature extraction. The paper explores YOLOv11's expanded capabilities across various computer vision tasks, including object detection, instance segmentation, pose estimation, and oriented object detection (OBB). We review the model's performance improvements in terms of mean Average Precision (mAP) and computational efficiency compared to its predecessors, with a focus on the trade-off between parameter count and accuracy. Additionally, the study discusses YOLOv11's versatility across different model sizes, from nano to extra-large, catering to diverse application needs from edge devices to high-performance computing environments. Our research provides insights into YOLOv11's position within the broader landscape of object detection and its potential impact on real-time computer vision applications.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、YOLO(You Only Look Once)シリーズのオブジェクト検出モデルの最新版であるYOLOv11のアーキテクチャ解析について述べる。
C3k2 (カーネルサイズ2ブロックのクロスステージ部分)、SPPF (Spatial Pyramid Pooling - Fast)、C2PSA (Convolutional block with Parallel Spatial Attention)コンポーネントの導入など、アーキテクチャの革新について検討する。
本稿では、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、ポーズ推定、オブジェクト指向オブジェクト検出(OBB)など、さまざまなコンピュータビジョンタスクにまたがるYOLOv11の拡張機能について検討する。
本稿では,パラメータ数と精度のトレードオフに着目し,平均精度(mAP)と計算効率の両面からモデルの性能改善を概観する。
さらに、研究は、ナノから超大型、キャタリングからエッジデバイスから高性能コンピューティング環境に至るまで、さまざまなモデルサイズにわたるYOLOv11の汎用性について論じている。
我々の研究は、オブジェクト検出の広い視野におけるYOLOv11の位置と、リアルタイムコンピュータビジョンアプリケーションに対する潜在的な影響についての洞察を提供する。
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