論文の概要: YOLOv12: A Breakdown of the Key Architectural Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14740v1
- Date: Thu, 20 Feb 2025 17:08:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 22:18:11.761935
- Title: YOLOv12: A Breakdown of the Key Architectural Features
- Title（参考訳）: YOLOv12: 重要なアーキテクチャ機能のブレークダウン
- Authors: Mujadded Al Rabbani Alif, Muhammad Hussain,
- Abstract要約: YOLOv12は、単一ステージのリアルタイム物体検出において重要な進歩である。
最適化されたバックボーン(R-ELAN)、分離可能な7x7の畳み込み、およびFlashAttention駆動のエリアベースアテンションが組み込まれている。
レイテンシに敏感なアプリケーションと高精度なアプリケーションの両方にスケーラブルなソリューションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5639904484784127
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an architectural analysis of YOLOv12, a significant advancement in single-stage, real-time object detection building upon the strengths of its predecessors while introducing key improvements. The model incorporates an optimised backbone (R-ELAN), 7x7 separable convolutions, and FlashAttention-driven area-based attention, improving feature extraction, enhanced efficiency, and robust detections. With multiple model variants, similar to its predecessors, YOLOv12 offers scalable solutions for both latency-sensitive and high-accuracy applications. Experimental results manifest consistent gains in mean average precision (mAP) and inference speed, making YOLOv12 a compelling choice for applications in autonomous systems, security, and real-time analytics. By achieving an optimal balance between computational efficiency and performance, YOLOv12 sets a new benchmark for real-time computer vision, facilitating deployment across diverse hardware platforms, from edge devices to high-performance clusters.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, YOLOv12のアーキテクチャ解析について述べる。
このモデルには最適化されたバックボーン(R-ELAN)、7x7の分離可能な畳み込み、FlashAtttention駆動のエリアベースアテンション、特徴抽出の改善、効率の向上、堅牢な検出が含まれている。
YOLOv12は、以前のモデルと同様、複数のモデルバリエーションがあり、レイテンシに敏感なアプリケーションと高精度なアプリケーションの両方にスケーラブルなソリューションを提供する。
実験の結果、平均平均精度(mAP)と推論速度が一貫した向上を示し、YOLOv12は自律システム、セキュリティ、リアルタイム分析におけるアプリケーションにとって魅力的な選択肢となっている。
計算効率とパフォーマンスの最適バランスを達成することで、YOLOv12は、エッジデバイスからハイパフォーマンスクラスタに至るまで、さまざまなハードウェアプラットフォームへのデプロイを容易にする、リアルタイムコンピュータビジョンのための新しいベンチマークを設定する。
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