Performance of YOLOv7 in Kitchen Safety While Handling Knife

要約

キッチンで安全にナイフを使用することで、調理中の切り傷、怪我、重大な事故のリスクが大幅に軽減されます。
この研究では、高度な物体検出モデルである YOLOv7 を使用して、ナイフの取り扱い中の安全リスク、特に不適切な指の配置や刃と手との接触を特定することに焦点を当てています。
モデルのパフォーマンスは、精度、再現率、mAP50、mAP50-95 などの指標を使用して評価されました。
結果は、YOLOv7 がエポック 31 で、mAP50-95 スコア 0.7879、精度 0.9063、再現率 0.7503 という最高のパフォーマンスを達成したことを示しています。
これらの発見は、ナイフ関連の危険を正確に検出し、改善されたキッチンの安全性の開発を促進する YOLOv7 の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Safe knife practices in the kitchen significantly reduce the risk of cuts, injuries, and serious accidents during food preparation. Using YOLOv7, an advanced object detection model, this study focuses on identifying safety risks during knife handling, particularly improper finger placement and blade contact with hand. The model’s performance was evaluated using metrics such as precision, recall, mAP50, and mAP50-95. The results demonstrate that YOLOv7 achieved its best performance at epoch 31, with a mAP50-95 score of 0.7879, precision of 0.9063, and recall of 0.7503. These findings highlight YOLOv7’s potential to accurately detect knife-related hazards, promoting the development of improved kitchen safety.

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