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J-GLOBAL ID：202102248881391675   整理番号：21A0274733

改良型YOLOv3とチップに展開した送電線異物検出【JST・京大機械翻訳】

Power Transmission Line Foreign Object Detection based on Improved YOLOv3 and Deployed to the Chip

著者 (5件)： Li Jing (Beijing Smartchip Microelectronics Technology Company Limited, China) ,  Nie Yuhu (Beijing Smartchip Microelectronics Technology Company Limited, China) ,  Cui Wenpeng (Beijing Smartchip Microelectronics Technology Limited, China) ,  Liu Rui (Beijing Smartchip Microelectronics Technology Limited, China) ,  Zheng Zhe (Beijing Smartchip Microelectronics Technology Limited, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： MLMI ’20  ページ： 100-104  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オブジェクト検出の応用は,電力産業を含む様々な分野でますます広くなっている。そして,YOLOv3は,その高性能と効率のために,オブジェクト検出の分野で最もポピュラーなアルゴリズムの1つである。しかし,従来のYOLOv3アルゴリズムは,モバイルまたは組込みプラットフォームに展開するためにまだ重すぎる。従って,本論文では,YOLOv3を改善する方法を提案し,性能を失うことなく埋込みプラットフォームに容易に展開できる。第1に,YOLOv3のバックボーン,すなわちMobileNetのためのDarknet53を置換して,それは軽量ネットワークのための非常に効率の高いフレームワークであることを証明した。第2に,YOLOv3の検出ヘッドには多数の冗長性があり,推論過程で多くの時間を取るので,検出ヘッドをデッド単純構造に刈り込む。著者ら自身の電力伝送ラインデータセットに関する様々な実験は,この方法が最先端の性能を持ち,一方,モバイルプラットフォームへの展開の要求を満たすことができる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  冗長性 ,  電力 ,  ネットワーク ,  *送電線 ,  *送電 ,  携帯電話
準シソーラス用語： 物体検出 ,  モバイルプラットフォーム ,  軽量 ,  *異物検査 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 埋め込みプラットフォーム ,  軽量ネットワーク ,  オブジェクト検出 ,  送電線

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 展開 ,  送電線 ,  異物検出