論文の概要: Barcode and QR Code Object Detection: An Experimental Study on YOLOv8 Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22937v1
- Date: Fri, 28 Nov 2025 07:26:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.801181
- Title: Barcode and QR Code Object Detection: An Experimental Study on YOLOv8 Models
- Title（参考訳）: BarcodeとQRコードオブジェクト検出: YOLOv8モデルの実験的検討
- Authors: Kushagra Pandya, Heli Hathi, Het Buch, Ravikumar R N, Shailendrasinh Chauhan, Sushil Kumar Singh,
- Abstract要約: 本研究は, YOLOv8 (You Only Look Once) アルゴリズムのオブジェクト検出効率の詳細な評価を行う。
私たちの目標は、さまざまな状況や環境において、YOLOv8の全体的なパフォーマンスを最適化することでした。
ナノモデルでは88.95%,小型モデルでは97.10%,中型では94.10%の精度を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0847503603392927
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This research work dives into an in-depth evaluation of the YOLOv8 (You Only Look Once) algorithm's efficiency in object detection, specially focusing on Barcode and QR code recognition. Utilizing the real-time detection abilities of YOLOv8, we performed a study aimed at enhancing its talent in swiftly and correctly figuring out objects. Through large training and high-quality-tuning on Kaggle datasets tailored for Barcode and QR code detection, our goal became to optimize YOLOv8's overall performance throughout numerous situations and environments. The look encompasses the assessment of YOLOv8 throughout special version iterations: Nano, Small, and Medium, with a meticulous attention on precision, recall, and F1 assessment metrics. The consequences exhibit large improvements in object detection accuracy with every subsequent model refinement. Specifically, we achieved an accuracy of 88.95% for the nano model, 97.10% for the small model, and 94.10% for the medium version, showcasing the incremental improvements finished via model scaling. Our findings highlight the big strides made through YOLOv8 in pushing the limits of computer vision, ensuring its function as a milestone within the subject of object detection. This study sheds light on how model scaling affects object recognition, increasing the concept of deep learning-based computer creative and prescient techniques.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、オブジェクト検出におけるYOLOv8(You Only Look Once)アルゴリズムの効率性について、特にBarcodeとQRコード認識に焦点を当てた詳細な評価を行う。
YOLOv8のリアルタイム検出機能を利用して,物体を迅速かつ正確に把握する能力向上を目的とした研究を行った。
BarcodeとQRコード検出用に調整されたKaggleデータセットの大規模なトレーニングと高品質チューニングを通じて、当社の目標は、さまざまな状況や環境を通じてYOLOv8の全体的なパフォーマンスを最適化することでした。
この図は、特別なバージョンイテレーションを通じて、ナノ、スモール、ミディアムのYOLOv8の評価を含んでおり、精度、リコール、F1アセスメントのメトリクスに細心の注意を払っている。
その結果、その後のモデル改良の度にオブジェクト検出精度が大幅に向上した。
具体的には,ナノモデルでは88.95%,小型モデルでは97.10%,中型では94.10%の精度を達成し,モデルスケーリングによる漸進的な改善が示された。
我々の発見は、YOLOv8によるコンピュータビジョンの限界を押し進め、物体検出の分野におけるマイルストーンとしての機能を確保するための大きな歩みを浮き彫りにした。
この研究は、モデルスケーリングがオブジェクト認識にどのように影響するかについて光を当て、深層学習に基づくコンピュータ創造と先史的手法の概念を拡大する。
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