A Comparative Analysis of YOLOv5, YOLOv8, and YOLOv10 in Kitchen Safety

要約

キッチンでのナイフの安全性は、適切な取り扱い、メンテナンス、保管方法に重点を置き、事故や怪我を防ぐために不可欠です。
この研究では、ナイフの取り扱いに伴う危険を検出するための 3 つの YOLO モデル、YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10 の比較分析を紹介します。主に、切断対象物を持つときに指が丸まっていることと、手はナイフにのみ接触するようにすることに重点を置いています。
ハンドルは刃を避けます。
モデルのパフォーマンスを評価するために、精度、再現率、F スコア、正規化混同行列が使用されます。
結果は、YOLOv5 が他の 2 つのモデルよりも、手だけが刃に触れることによる危険性の特定において優れたパフォーマンスを発揮し、一方、YOLOv8 は、物を持つ際に丸まった指の危険性の検出において優れていたことを示しています。
YOLOv5 と YOLOv8 は、手、ナイフ、野菜などのクラスの認識においてほぼ同じパフォーマンスを示しましたが、YOLOv5、YOLOv8、および YOLOv10 はまな板を正確に識別しました。
このペーパーでは、現実世界の設定におけるこれらのモデルの利点と欠点についての洞察を提供します。
さらに、この研究では、安全なナイフの取り扱いのための YOLO アーキテクチャの最適化を詳しく説明することで、安全監視システムの精度と効率の向上の開発を促進します。

要約(オリジナル)

Knife safety in the kitchen is essential for preventing accidents or injuries with an emphasis on proper handling, maintenance, and storage methods. This research presents a comparative analysis of three YOLO models, YOLOv5, YOLOv8, and YOLOv10, to detect the hazards involved in handling knife, concentrating mainly on ensuring fingers are curled while holding items to be cut and that hands should only be in contact with knife handle avoiding the blade. Precision, recall, F-score, and normalized confusion matrix are used to evaluate the performance of the models. The results indicate that YOLOv5 performed better than the other two models in identifying the hazard of ensuring hands only touch the blade, while YOLOv8 excelled in detecting the hazard of curled fingers while holding items. YOLOv5 and YOLOv8 performed almost identically in recognizing classes such as hand, knife, and vegetable, whereas YOLOv5, YOLOv8, and YOLOv10 accurately identified the cutting board. This paper provides insights into the advantages and shortcomings of these models in real-world settings. Moreover, by detailing the optimization of YOLO architectures for safe knife handling, this study promotes the development of increased accuracy and efficiency in safety surveillance systems.

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