Core Concepts
YOLOv4物体検出アルゴリズムを使用して、カスタムデータセットに対する人工ニューラルネットワークモデルを開発し、その性能を検証した。
Abstract
本論文では、YOLOv4物体検出アルゴリズムを使用して、カスタムデータセットに対する人工ニューラルネットワークモデルを開発し、その性能を検証した。
- 物体検出アルゴリズムYOLOv4を使用し、カスタムデータセットに対するニューラルネットワークモデルを構築した。
- モデルの学習と検証を行い、精度、再現率、F1スコアなどの指標で性能を評価した。
- 実験の結果、提案モデルは高い精度と安定性を示し、カスタムデータセットに対する物体検出に有効であることが確認された。
- 本手法は、特定のドメインや用途に合わせてカスタマイズされた物体検出モデルを開発する際に有用であると考えられる。
Stats
物体検出精度は92.4%であった。
再現率は90.1%、F1スコアは91.2%であった。
学習時間は平均12時間であった。
Quotes
"YOLOv4アルゴリズムは、カスタムデータセットに対する物体検出に適しており、高い精度と安定性を示した。"
"提案手法は、特定のドメインや用途に合わせてカスタマイズされた物体検出モデルを開発する際に有用である。"