論文の概要: RF-DETR Object Detection vs YOLOv12 : A Study of Transformer-based and CNN-based Architectures for Single-Class and Multi-Class Greenfruit Detection in Complex Orchard Environments Under Label Ambiguity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13099v1
• Date: Thu, 17 Apr 2025 17:08:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:36:37.347084
• Title: RF-DETR Object Detection vs YOLOv12 : A Study of Transformer-based and CNN-based Architectures for Single-Class and Multi-Class Greenfruit Detection in Complex Orchard Environments Under Label Ambiguity
• Title（参考訳）: RF-DETRオブジェクト検出 vs YOLOv12 : ラベル曖昧性下における複合オーチャード環境におけるシングルクラスおよびマルチクラスグリーンフルーツ検出のためのトランスフォーマーベースおよびCNNベースアーキテクチャの検討
• Authors: Ranjan Sapkota, Rahul Harsha Cheppally, Ajay Sharda, Manoj Karkee,
• Abstract要約: 本研究では,RF-DETRオブジェクト検出ベースモデルとYOLOv12オブジェクト検出モデル構成の詳細な比較を行う。 単一クラス (greenfruit) とマルチクラス (occluded and non-ococuded greenfruits) アノテーションを備えたカスタムデータセットが開発された。 DINOv2のバックボーンと変形可能なアテンションを利用するRF-DETRモデルは、グローバルなコンテキストモデリングにおいて優れている。 YOLOv12はCNNベースの注意をローカル特徴抽出の強化に利用し、計算効率とエッジデプロイメントに最適化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8488322025656239
• License:
• Abstract: This study conducts a detailed comparison of RF-DETR object detection base model and YOLOv12 object detection model configurations for detecting greenfruits in a complex orchard environment marked by label ambiguity, occlusions, and background blending. A custom dataset was developed featuring both single-class (greenfruit) and multi-class (occluded and non-occluded greenfruits) annotations to assess model performance under dynamic real-world conditions. RF-DETR object detection model, utilizing a DINOv2 backbone and deformable attention, excelled in global context modeling, effectively identifying partially occluded or ambiguous greenfruits. In contrast, YOLOv12 leveraged CNN-based attention for enhanced local feature extraction, optimizing it for computational efficiency and edge deployment. RF-DETR achieved the highest mean Average Precision (mAP50) of 0.9464 in single-class detection, proving its superior ability to localize greenfruits in cluttered scenes. Although YOLOv12N recorded the highest mAP@50:95 of 0.7620, RF-DETR consistently outperformed in complex spatial scenarios. For multi-class detection, RF-DETR led with an mAP@50 of 0.8298, showing its capability to differentiate between occluded and non-occluded fruits, while YOLOv12L scored highest in mAP@50:95 with 0.6622, indicating better classification in detailed occlusion contexts. Training dynamics analysis highlighted RF-DETR's swift convergence, particularly in single-class settings where it plateaued within 10 epochs, demonstrating the efficiency of transformer-based architectures in adapting to dynamic visual data. These findings validate RF-DETR's effectiveness for precision agricultural applications, with YOLOv12 suited for fast-response scenarios. >Index Terms: RF-DETR object detection, YOLOv12, YOLOv13, YOLOv14, YOLOv15, YOLOE, YOLO World, YOLO, You Only Look Once, Roboflow, Detection Transformers, CNNs
• Abstract（参考訳）: 本研究では, RF-DETRオブジェクト検出ベースモデルとYOLOv12オブジェクト検出モデルを用いて, ラベルのあいまいさ, オクルージョン, 背景ブレンディングを特徴とする複雑な果樹園環境下でのグリーンフルーツの検出について, 詳細な比較を行った。 単一クラス(Greenfruit)とマルチクラス(Coverdedおよび非Coverded Greenfruits)アノテーションの両方を備えたカスタムデータセットが開発され、動的実世界の条件下でモデルパフォーマンスを評価する。 RF-DETRオブジェクト検出モデルは、DINOv2バックボーンと変形可能な注意力を利用して、大域的なコンテキストモデリングに優れ、部分的に隠蔽されたまたは曖昧なグリーンフルーツを効果的に識別する。 これとは対照的に、YOLOv12はCNNベースの注意をローカル特徴抽出の強化に利用し、計算効率とエッジデプロイメントに最適化した。 RF-DETRは、単一クラス検出において平均平均精度(mAP50)が0.9464に達した。 YOLOv12Nは0.7620のmAP@50:95の最高値を記録したが、RF-DETRは複雑な空間シナリオにおいて一貫して優れていた。 多クラス検出では、RF-DETRが0.8298のmAP@50をリードし、閉鎖された果実と非閉鎖された果実を区別する能力を示し、YOLOv12Lは0.6622でmAP@50:95で最高値を記録した。 トレーニングダイナミクス分析では、RF-DETRの急激な収束が強調され、特に10エポック以内の単一クラス環境では、動的視覚データに適応するトランスフォーマーベースのアーキテクチャの効率を実証した。 これらの結果は, 高速応答シナリオに適したYOLOv12を用いて, RF-DETRによる精密農業利用の有効性を検証した。 出典:RF-DETR object detection, YOLOv12, YOLOv13, YOLOv14, YOLOv15, YOLOE, YOLO World, YOLO, You Only Look Once, Roboflow, Detection Transformers, CNNs

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