이 연구는 YOLOv4 객체 탐지 알고리즘을 사용하여 사용자 정의 데이터셋의 객체 인식 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다.
데이터셋 준비: 연구진은 사용자 정의 데이터셋을 수집하고 레이블링하였다. 이 데이터셋은 다양한 객체와 환경을 포함하고 있다.
YOLOv4 모델 학습: 연구진은 YOLOv4 모델을 사용자 정의 데이터셋으로 학습시켰다. 이를 통해 모델이 해당 데이터셋의 특성을 잘 학습할 수 있도록 하였다.
모델 성능 평가: 연구진은 학습된 YOLOv4 모델의 성능을 다양한 지표를 통해 평가하였다. 이를 통해 모델의 객체 인식 정확도, 재현율, F1 점수 등을 확인하였다.
모델 개선: 연구진은 평가 결과를 바탕으로 모델의 성능을 지속적으로 개선하였다. 하이퍼파라미터 튜닝, 데이터 증강 등의 기법을 활용하여 모델의 일반화 성능을 향상시켰다.
이 연구는 YOLOv4 기반의 인공 신경망을 사용하여 사용자 정의 데이터셋의 객체 인식 성능을 향상시키는 데 기여하였다. 이를 통해 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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by P. Veysi,M. ... om arxiv.org 05-07-2024
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