自律走行車知覚のためのYOLOモデルの比較分析

この論文は、安全なナビゲーションに不可欠なタスクである、自律走行車における物体検出のためのYOLO-NASとYOLOv8モデルの比較分析を提供しています。この研究の価値は、カスタムデータセットを使用した実践的な評価と、これらの特定の比較的新しい深層学習モデルのパフォーマンスの比較に焦点を当てている点にあります。この結果は、トレーニング時間と精度に関する洞察を提供し、これはこの分野の研究者や開発者にとって重要な考慮事項です。

• •自律走行車における物体検出のためのYOLO-NASとYOLOv8モデルを比較。
• •評価にカスタムデータセットを使用。
• •YOLOv8sは、YOLO-NASと比較して、トレーニング時間と精度の大幅な改善を示しています。