Fugu-MT 論文翻訳(概要): EPBC-YOLOv8: An efficient and accurate improved YOLOv8 underwater detector based on an attention mechanism

論文の概要: EPBC-YOLOv8: An efficient and accurate improved YOLOv8 underwater detector based on an attention mechanism

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05788v1
Date: Sun, 09 Feb 2025 06:09:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-11 14:34:48.486472
Title: EPBC-YOLOv8: An efficient and accurate improved YOLOv8 underwater detector based on an attention mechanism
Title（参考訳）: EPBC-YOLOv8:アテンション機構に基づく効率よく正確に改良されたYOLOv8水中検出器
Authors: Xing Jiang, Xiting Zhuang, Jisheng Chen, Jian Zhang,
Abstract要約: YOLOv8の背骨にチャネルと空間的注意を組み込むことにより,水中目標検出の精度を高めた。我々のフレームワークは水中画像の劣化に対処し、データセットで0.5のスコアが76.7%、79.0のmAPを達成した。これらのスコアは元のYOLOv8よりも2.3%高く、0.7%高い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.081096260595706
License:
Abstract: In this study, we enhance underwater target detection by integrating channel and spatial attention into YOLOv8's backbone, applying Pointwise Convolution in FasterNeXt for the FasterPW model, and leveraging Weighted Concat in a BiFPN-inspired WFPN structure for improved cross-scale connections and robustness. Utilizing CARAFE for refined feature reassembly, our framework addresses underwater image degradation, achieving mAP at 0.5 scores of 76.7 percent and 79.0 percent on URPC2019 and URPC2020 datasets, respectively. These scores are 2.3 percent and 0.7 percent higher than the original YOLOv8, showcasing enhanced precision in detecting marine organisms.
Abstract（参考訳）: 本研究では,通信路と空間的注意をYOLOv8のバックボーンに統合し,FasterPWモデルにPointwise Convolution in FasterNeXtを適用し,BiFPNにインスパイアされたWFPN構造における重み付きコンキャットを活用することにより,クロススケール接続とロバストネスの向上を図る。 CARAFEを機能再構成に利用し、我々のフレームワークは水中画像の劣化に対処し、それぞれURPC2019とURPC2020データセットで0.5スコア76.7%、79.0パーセントのmAPを達成した。これらのスコアは元のYOLOv8よりも2.3%高く、0.7%高い。

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