Acknowledgement
이 논문은 2023년도 정부(산업통상자원부)의 재원으로 공공혁신수요기반신기술사업단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. G02P18960001202)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
- /
- Pages.1215-1217
- /
- 2023
- /
- 2005-0011(pISSN)
- /
- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Detection and classification of Bulky Waste based on YOLOv7 algorithm
YOLOv7 알고리즘 기반 대형폐기물 검출 및 분류
- Siung Kim (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
- Junhyeok Go (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
- Jeonghyeon Park (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University) ;
- Nammee Moon (Dept. of Computer Science and Engineering, Hoseo University)
- Published : 2023.11.02
Abstract
가정에서 대형 폐기물을 배출하고 수거하는 과정에서 폐기물을 수동적으로 분류를 하는 것은 시간이 많이 소요되는 작업이다. 본 논문에서는 YOLOv4, 5, 7 모델을 비교하여 실생활에 사용가능한 대형 폐기물 탐지에 가장 적합한 모델을 찾는다. 이미지 증강 전 결과는 YOLOv7이 가장 좋은 성능을 보였다. 배출자가 촬영하는 각도나 위치, 시간 등의 변수를 고려하고자 증강을 시도하였고 증강 후 탐지 결과도 YOLOv7이 F1-score 93 %, mAP 96.6% 로 다른 모델보다 전체적으로 더 좋은 성능을 보였다.
Keywords