要旨: YOLOの物体検出器は、近年、多くの領域における視覚システムの重要な構成要素となりました。利用可能なYOLOモデルのファミリーは、複数のバージョンで構成されており、それぞれにさまざまなバリアントがあります。本論文で報告する研究は、このファミリーのメンバーがロボットの作業領域内にある物体を検出するために適用可能であることを検証することを目的としています。実験では、独自のデータセットとCOCO2017データセットを用いました。調査した検出器の頑健性をテストするために、これらのデータセットの画像に歪みを加えました。学習・テストの構成やモデルの変化を含む本研究の結果は、ロボットビジョンタスクに適したYOLOのバージョンの選択を裏付ける可能性があります。
ロボティクス向けYOLOオブジェクト検出器—比較研究
arXiv cs.CV / 2026/3/31
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要点
- 本研究では、ロボットの作業空間内の物体検出に対する適合性を判断するために、複数のYOLOオブジェクト検出器バージョンを評価する。評価は、カスタムのロボティクス用データセットとCOCO2017の両方を用いて行う。
- データセットに画像の歪みを適用することで、検出器の頑健性をテストし、難しい視覚条件下で性能がどのように変化するかを把握することを目指す。
- 実験では、学習およびテストの構成を変えて、YOLOモデルの各バリアント間で比較を行い、ロボットビジョンのユースケースに最も適したYOLOのバージョンを導く。
- 論文は、報告された結果が、実測に基づく性能と頑健性の知見にもとづいて、ロボティクスのタスクに用いる特定のYOLOモデルを実務者が選択するのに役立つと結論づける。
