論文の概要: Plastic Waste Classification Using Deep Learning: Insights from the WaDaBa Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20232v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 18:00:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:06:27.995412
• Title: Plastic Waste Classification Using Deep Learning: Insights from the WaDaBa Dataset
• Title（参考訳）: 深層学習を用いたプラスチック廃棄物の分類:WaDaBaデータセットからの考察
• Authors: Suman Kunwar, Banji Raphael Owabumoye, Abayomi Simeon Alade,
• Abstract要約: 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とYOLO(You Only Look Once)のようなオブジェクト検出モデルに焦点を当てる。 その結果, YOLO-11mの精度は98.03%, mAP50(0.990)で, YOLO-11nも同様だがmAP50(0.992)であった。 YOLO-10nのような軽量モデルはより高速に訓練されたが精度は低く、MobileNet V2は優れた性能(97.12%の精度)を示したが、オブジェクト検出では不足していた。
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• Abstract: With the increasing use of plastic, the challenges associated with managing plastic waste have become more challenging, emphasizing the need of effective solutions for classification and recycling. This study explores the potential of deep learning, focusing on convolutional neural networks (CNNs) and object detection models like YOLO (You Only Look Once), to tackle this issue using the WaDaBa dataset. The study shows that YOLO- 11m achieved highest accuracy (98.03%) and mAP50 (0.990), with YOLO-11n performing similarly but highest mAP50(0.992). Lightweight models like YOLO-10n trained faster but with lower accuracy, whereas MobileNet V2 showed impressive performance (97.12% accuracy) but fell short in object detection. Our study highlights the potential of deep learning models in transforming how we classify plastic waste, with YOLO models proving to be the most effective. By balancing accuracy and computational efficiency, these models can help to create scalable, impactful solutions in waste management and recycling.
• Abstract（参考訳）: プラスチックの使用の増加に伴い、プラスチック廃棄物の管理に関する課題はより困難になり、分類とリサイクルに有効なソリューションの必要性を強調している。 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とYOLO(You Only Look Once)のようなオブジェクト検出モデルに着目し,この問題にWaDaBaデータセットを用いて対処する深層学習の可能性を検討する。 その結果, YOLO-11mの精度は98.03%, mAP50 (0.990) であり, YOLO-11nも同様だがmAP50 (0.992) が最高であった。 YOLO-10nのような軽量モデルはより高速に訓練されたが精度は低く、MobileNet V2は優れた性能(97.12%の精度)を示したが、オブジェクト検出では不足していた。 我々の研究は、プラスチック廃棄物の分類方法を変えるためのディープラーニングモデルの可能性を強調し、YOLOモデルは最も効果的であることが証明された。 精度と計算効率のバランスをとることで、これらのモデルは、廃棄物管理とリサイクルにおいてスケーラブルでインパクトのあるソリューションを作成するのに役立ちます。

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