• 한국방사선학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.25-34
• /
• 2022

뇌 전산화단층촬영은 비침습성, 3차원 영상 제공, 저방사선량 등의 장점 때문에 뇌출혈과 같은 질병 진단을 위해 시행된다. 하지만 뇌 전산화단층영상 판독을 위한 전문의의 인력 공급 부족 및 막대한 업무량으로 인해 수많은 판독 오류 및 오진이 발생하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 객체 검출을 위한 다양한 인공지능 기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 뇌 전산화단층영상으로부터 뇌출혈 검출을 위한 딥러닝 기반 YOLOv5s 모델의 적용 가능성을 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델 학습 시 초매개변수를 변화시켜 학습된 모델의 성능을 평가하였다. YOLOv5s 모델은 backbone, neck 및 output 모듈로 구성하였고, 입력 CT 영상 내 뇌출혈로 의심되는 부위를 검출하여 출력할 수 있도록 하였다. YOLOv5s 모델 학습 시 활성화함수, 최적화함수, 손실함수 및 학습 횟수를 변화시켰고, 학습된 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간을 측정하였다. 연구결과 학습된 YOLOv5s 모델은 뇌출혈로 의심되는 부위에 대한 경계 박스 및 해당 경계박스에 대한 정확도를 출력할 수 있음을 확인하였다. Mish 활성화함수, stochastic gradient descent 최적화함수 및 completed intersection over union 손실함수 적용 시 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 향상 및 학습 시간이 단축되는 결과를 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간은 학습 횟수에 비례하여 증가하는 결과를 확인하였다. 따라서 YOLOv5s 모델은 뇌 전산화단층영상을 이용한 뇌출혈 검출을 위해 활용할 수 있으며, 최적의 초매개변수 적용을 통해 성능을 향상 시킬 수 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제11권1호
• /
• pp.320-324
• /
• 2023

As urbanization accelerates and facilities that use energy increase, human life and property damage due to fire is increasing. Therefore, a fire monitoring system capable of quickly detecting a fire is required to reduce economic loss and human damage caused by a fire. In this study, we aim to develop an improved artificial intelligence model that can increase the accuracy of low fire alarms by mixing DeepSORT, which has strengths in object tracking, with the YOLOv5s model. In order to develop a fire detection model that is faster and more accurate than the existing artificial intelligence model, DeepSORT, a technology that complements and extends SORT as one of the most widely used frameworks for object tracking and YOLOv5s model, was selected and a mixed model was used and compared with the YOLOv5s model. As the final research result of this paper, the accuracy of YOLOv5s model was 96.3% and the number of frames per second was 30, and the YOLOv5s_DeepSORT mixed model was 0.9% higher in accuracy than YOLOv5s with an accuracy of 97.2% and number of frames per second: 30.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.21-26
• /
• 2024

You only look once v5 (YOLOv5)는 객체 검출 과정에 우수한 성능을 보이고 있는 딥러닝 모델 중 하나다. 그러므로 본 연구의 목적은 양전차방출단층촬영 팬텀 영상에서 다양한 하이퍼 파라미터에 따른 YOLOv5 모델의 성능을 평가했다. 데이터 세트는 500장의 QIN PET segmentation challenge로부터 제공되는 오픈 소스를 사용하였으며, LabelImg 소프트웨어를 사용하여 경계박스를 설정했다. 학습의 적용된 하이퍼파라미터는 최적화 함수 SDG, Adam, AdamW, 활성화 함수 SiLu, LeakyRelu, Mish, Hardwish와 YOLOv5 모델 크기에 따라 nano, small, large, xlarge다. 학습성능을 평가하기 위한 정량적 분석방법으로 Intersection of union (IOU)를 사용하였다. 결과적으로, AdmaW의 최적화 함수, Hardwish의 활성화 함수, nano 크기에서 우수한 객체 검출성능을 보였다. 결론적으로 핵의학 영상에서의 객체 검출 성능에 대한 YOLOV5 모델의 유용성을 확인하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제21권1호
• /
• pp.24-31
• /
• 2023

The solid-state drive (SSD) possesses higher input and output speeds, more resistance to physical shock, and lower latency compared with regular hard disks; hence, it is an increasingly popular storage device. However, tiny components on an internal printed circuit board (PCB) hinder the manual detection of malfunctioning components. With the rapid development of artificial intelligence technologies, automatic detection of components through convolutional neural networks (CNN) can provide a sound solution for this area. This study proposes applying the YOLOv5 model to SSD PCB component detection, which is the first step in detecting defective components. It achieves pioneering state-of-the-art results on the SSD PCB dataset. Contrast experiments are conducted with YOLOX, a neck-and-neck model with YOLOv5; evidently, YOLOv5 obtains an mAP@0.5 of 99.0%, essentially outperforming YOLOX. These experiments prove that the YOLOv5 model is effective for tiny object detection and can be used to study the second step of detecting defective components in the future.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권8호
• /
• pp.85-92
• /
• 2024

본 논문에서는 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv10과 이전 버전들 간의 성능을 비교 분석하였다. YOLOv10은 NMS-Free 훈련, 향상된 모델 아키텍처, 효율성 중심의 설계 등을 도입하여 뛰어난 성능을 보인다. COCO 데이터셋을 사용한 실험 결과, 특히 YOLOv10-N은 2.3M의 적은 파라미터 수와 6.7G의 부동 소수점 연산(FLOPs)으로도 39.5%의 높은 정확도와 1.84ms의 낮은 지연 시간을 유지하였다. 주요 성능 지표로는 모델 파라미터 수, FLOPs, 평균 정확도(AP), 지연 시간을 사용하였다. 분석 결과, YOLOv10은 다양한 응용 분야에서 실시간 객체 탐지 모델로서의 효과성을 확인하였다. 향후 연구로는 다양한 데이터셋 테스트와 모델 최적화, 응용 사례 확대 등을 제안하였다. 이를 통해 YOLOv10의 범용성과 효율성을 더욱 높일 수 있을 것이다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제11권2호
• /
• pp.22-29
• /
• 2022

In this paper, for the purpose of designing an real-time unmanned monitoring system, the YOLOv5s (small) object detection model was applied on the NVIDIA TX2^TM AI (Artificial Intelligence) edge computing platform in order to design the fundamental function of an unmanned monitoring system that can detect objects in real time. YOLOv5s was applied to the our real-time unmanned monitoring system based on the performance evaluation of object detection algorithms (for example, R-CNN, SSD, RetinaNet, and YOLOv5). In addition, the performance of the four YOLOv5 models (small, medium, large, and xlarge) was compared and evaluated. Furthermore, based on these results, the YOLOv5s model suitable for the design purpose of this paper was ported to the NVIDIA TX2^TM AI edge computing system and it was confirmed that it operates normally. The real-time unmanned monitoring system designed as a result of the research can be applied to various application fields such as an security or monitoring system. Future research is to apply NMS (Non-Maximum Suppression) modification, model reconstruction, and parallel processing programming techniques using CUDA (Compute Unified Device Architecture) for the improvement of object detection speed and performance.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.45-46
• /
• 2023

In order to improve and promote immersive learning experiences for English as a Second Language (ESL) students, the deployment of a YOLOv5 model for object identification in videos is proposed. The procedure includes collecting annotated datasets, preparing the data, and then fine-tuning a model using the YOLOv5 framework. The study's major objective is to integrate a well-trained model into ESL instruction in order to analyze the effectiveness of AI application in the field.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제31권5호
• /
• pp.469-483
• /
• 2023

The dynamic characteristics of wind turbine blades are usually monitored by contact sensors with the disadvantages of high cost, difficult installation, easy damage to the structure, and difficult signal transmission. In view of the above problems, based on computer vision technology and the improved YOLOv5 (You Only Look Once v5) deep learning model, a non-contact dynamic characteristic monitoring method for wind turbine blade is proposed. First, the original YOLOv5l model of the CSP (Cross Stage Partial) structure is improved by introducing the CSP2_2 structure, which reduce the number of residual components to better the network training speed. On this basis, combined with the Deep sort algorithm, the accuracy of structural displacement monitoring is mended. Secondly, for the disadvantage that the deep learning sample dataset is difficult to collect, the blender software is used to model the wind turbine structure with conditions, illuminations and other practical engineering similar environments changed. In addition, incorporated with the image expansion technology, a modeling-based dataset augmentation method is proposed. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is verified by experiments followed by the analytical procedure about the influence of YOLOv5 models, lighting conditions and angles on the recognition results. The results show that the improved YOLOv5 deep learning model not only perform well compared with many other YOLOv5 models, but also has high accuracy in vibration monitoring in different environments. The method can accurately identify the dynamic characteristics of wind turbine blades, and therefore can provide a reference for evaluating the condition of wind turbine blades.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.771-780
• /
• 2024

본 연구에서는 딸기 농장을 대상으로 YOLOv5 아키텍처를 기반으로 한 컴퓨터 비전 모델과 Isolation Forest Classifier를 적용하여 병충해를 실시간으로 감지 및 예측하는 시스템을 개발하였다. 모델 성능 평가 결과, YOLOv5 모델은 평균 정밀도(mAP 0.5) 78.7%, 정확도 92.8%, 재현율 90.0%, F1 점수 76%로 높은 예측 성능을 나타냈다. 본 시스템은 딸기 농장뿐만 아니라 다른 작물과 다양한 환경에도 적용할 수 있도록 설계되었다. 토마토 농장에서 수집된 데이터를 기반으로 새로운 AI 모델을 학습한 결과, 주요 병충해인 역병과 황화병에 대한 예측 정확도가 85% 이상으로 나타났으며, 기존 모델보다 예측 정확도가 10% 이상 향상되었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제10권2호
• /
• pp.300-306
• /
• 2022

Currently, Korea is building traffic infrastructure using Intelligent Transport Systems (ITS), but the pedestrian traffic accident rate is very high. The purpose of this paper is to prevent the risk of traffic accidents by jaywalking pedestrians. The development of this study aims to detect pedestrians who trespass using the public data set provided by the Artificial Intelligence Hub (AIHub). The data set uses training data: 673,150 pieces and validation data: 131,385 pieces, and the types include snow, rain, fog, etc., and there is a total of 7 types including passenger cars, small buses, large buses, trucks, large trailers, motorcycles, and pedestrians. has a class format of Learning is carried out using YOLOv5 as an implementation model, and as an object detection and edge detection method of an input image, a canny edge model is applied to classify and visualize human objects within the detected road boundary range. In this study, it was designed and implemented to detect pedestrians using the deep learning-based YOLOv5 model. As the final result, the mAP 0.5 showed a real-time detection rate of 61% and 114.9 fps at 338 epochs using the YOLOv5 model.