論文の概要: A Review of YOLOv12: Attention-Based Enhancements vs. Previous Versions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11995v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 11:40:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-17 14:39:31.952286
• Title: A Review of YOLOv12: Attention-Based Enhancements vs. Previous Versions
• Title（参考訳）: YOLOv12のレビュー: 注意に基づく拡張と前バージョンの比較
• Authors: Rahima Khanam, Muhammad Hussain,
• Abstract要約: YOLOv12は、リアルタイムのパフォーマンスを維持しながら注意ベースの拡張をうまく組み込む、新しいアプローチを導入している。 本稿では、計算効率のよい自己注意領域を含む、YOLOv12のアーキテクチャ革新を包括的にレビューする。 従来のYOLOバージョンと競合するオブジェクト検出器に対してYOLOv12をベンチマークし、精度、推論速度、計算効率の改善点を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5639904484784127
• License:
• Abstract: The YOLO (You Only Look Once) series has been a leading framework in real-time object detection, consistently improving the balance between speed and accuracy. However, integrating attention mechanisms into YOLO has been challenging due to their high computational overhead. YOLOv12 introduces a novel approach that successfully incorporates attention-based enhancements while preserving real-time performance. This paper provides a comprehensive review of YOLOv12's architectural innovations, including Area Attention for computationally efficient self-attention, Residual Efficient Layer Aggregation Networks for improved feature aggregation, and FlashAttention for optimized memory access. Additionally, we benchmark YOLOv12 against prior YOLO versions and competing object detectors, analyzing its improvements in accuracy, inference speed, and computational efficiency. Through this analysis, we demonstrate how YOLOv12 advances real-time object detection by refining the latency-accuracy trade-off and optimizing computational resources.
• Abstract（参考訳）: YOLO(You Only Look Once)シリーズは、リアルタイムオブジェクト検出において主要なフレームワークであり、スピードと精度のバランスを一貫して改善している。 しかし、計算オーバーヘッドが大きいため、注意機構をYOLOに統合することは困難である。 YOLOv12は、リアルタイムのパフォーマンスを維持しながら注意ベースの拡張をうまく組み込む、新しいアプローチを導入している。 本稿では、計算効率の良い自己アテンションのためのエリアアテンション、機能アグリゲーションを改善するためのResidual Efficient Layer Aggregation Networks、最適化メモリアクセスのためのFlashAttentionなど、YOLOv12のアーキテクチャ革新の総合的なレビューを行う。 さらに、従来のYOLOバージョンや競合するオブジェクト検出器に対してYOLOv12をベンチマークし、精度、推論速度、計算効率の改善について分析する。 この分析により, YOLOv12は遅延精度トレードオフを精査し, 計算資源を最適化することにより, リアルタイムオブジェクト検出の進歩を実証する。

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