論文の概要: Improved YOLOv12 with LLM-Generated Synthetic Data for Enhanced Apple Detection and Benchmarking Against YOLOv11 and YOLOv10

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00057v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 20:24:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:24:56.618419
• Title: Improved YOLOv12 with LLM-Generated Synthetic Data for Enhanced Apple Detection and Benchmarking Against YOLOv11 and YOLOv10
• Title（参考訳）: YOLOv11およびYOLOv10に対するApple検出およびベンチマーク強化のためのLCM生成合成データによるYOLOv12の改善
• Authors: Ranjan Sapkota, Manoj Karkee,
• Abstract要約: YOLOv12nの構成は、0.916で最高精度、0.969で最高リコール、0.978で最高平均平均精度(mAP@50)を達成した。 YOLOv12はYOLOv11やYOLOv10より新しいが、YOLOv11nはYOLOv10、YOLOv11、YOLOv12の中では最速のYOLOアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4143603294943439
• License:
• Abstract: This study evaluated the performance of the YOLOv12 object detection model, and compared against YOLOv11 and YOLOv10 for apple detection in commercial orchards using synthetic images generated by Large Language Models (LLMs). The YOLOv12n configuration excelled, achieving the highest precision at 0.916, the highest recall at 0.969, and the highest mean Average Precision (mAP@50) at 0.978. In comparison, the YOLOv11 series was led by YOLO11x, which recorded the highest precision at 0.857, recall at 0.85, and mAP@50 at 0.91. For the YOLOv10 series, YOLOv10b and YOLOv10l tied for the highest precision at 0.85, with YOLOv10n achieving the highest recall at 0.8 and mAP@50 at 0.89. The study also highlighted efficiency in processing speeds, where YOLOv11n reported the lowest inference time at 4.7 ms, compared to YOLOv12n's 5.6 ms and YOLOv10n's 5.9 ms. Although YOLOv12 is new in more accurate than YOLOv11, and YOLOv10, the YOLO11n still stays the fastest YOLO algorithm among YOLOv10, YOLOv11 and YOLOv12. These findings demonstrated that YOLOv12, when trained on high-quality LLM-generated datasets, not only surpassed its predecessors in key performance metrics but also offered a cost-effective solution by reducing the need for extensive manual data collection in the field.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, YOLOv12オブジェクト検出モデルの性能を評価し, LLM(Large Language Models)によって生成された合成画像を用いて, 商業用果樹園のリンゴ検出におけるYOLOv11およびYOLOv10と比較した。 YOLOv12nの構成は、0.916で最高精度、0.969で最高リコール、0.978で最高平均平均精度(mAP@50)を達成した。 一方、YOLOv11シリーズはYOLO11xが率い、精度は0.857、リコールは0.85、mAP@50は0.91だった。 YOLOv10シリーズでは、YOLOv10bとYOLOv10lが0.85で、YOLOv10nは0.8で、mAP@50は89で最高リコールを達成した。 YOLOv12nはYOLOv11より新しいが、YOLOv10はYOLOv10、YOLOv11、YOLOv12の中では最速のYOLOアルゴリズムである。 これらの結果から, YOLOv12は, 高品質なLLM生成データセットでトレーニングされた場合, 主要なパフォーマンス指標において, 従来のものを上回るだけでなく, 現場での広範囲な手動データ収集の必要性を低減して, 費用対効果の高いソリューションを提供することがわかった。

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