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저자정보
박기준 (대림대학교) 한정수 (대림대학교) 황세웅 (대림대학교) 지승한 (대림대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
910 - 914 (5page)

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본 논문은 실시간 객체 검출로 YOLOv8 모델을 이용하여 성능을 평가하였다. 성능 비교는 mAP50(mean Average Precision) 기준으로 YOLOv8n, YOLOv8m, 그리고 YOLOv8l 세 가지 모델로 평가하였다. 각각의 모델은 일관된 성능을 보여주었으며, 복잡도가 높은 YOLOv8l 모델이 하드웨어 제약이 없는 환경에서 가장 우수한 예측 성능을 보여주었다. 여러 객체중 특정 객체에 대한 탐지 정확도가 높게 나타났으며 이러한 패턴은 특정 객체 탐지 알고리즘 개선 시 유용한 정보로 적용될 것으로 사료된다. 따라서 본 연구에서는 실시간 객체 검출에 YOLOv8 모델을 사용하여 성능 평가 및 적용 시 고려할 사항을 제시하고자 한다.
#YOLOv8 #Real-Time Object Detection #Deep Learning #Knife & # Person Detection #CNN #mAP

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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