Innovative Deep Learning Techniques for Obstacle Recognition: A Comparative Study of Modern Detection Algorithms

要約

この研究では、高度な YOLO モデル、特に YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、および YOLOv5 を使用した障害物検出への包括的なアプローチを検討します。
この研究では、深層学習技術を活用して、リアルタイム検出シナリオにおけるこれらのモデルのパフォーマンス比較に焦点を当てています。
この調査結果は、YOLOv8 が改善された精度と再現率のメトリクスにより最高の精度を達成していることを示しています。
モデルの有効性を検証するために、詳細なトレーニング プロセス、アルゴリズム原理、およびさまざまな実験結果が示されています。

要約(オリジナル)

This study explores a comprehensive approach to obstacle detection using advanced YOLO models, specifically YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, and YOLOv5. Leveraging deep learning techniques, the research focuses on the performance comparison of these models in real-time detection scenarios. The findings demonstrate that YOLOv8 achieves the highest accuracy with improved precision-recall metrics. Detailed training processes, algorithmic principles, and a range of experimental results are presented to validate the model’s effectiveness.

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