Andre S. Kelbouscas
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
物体検出
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- データセット構成が組み込みリアルタイムUAV山火事検出に与える影響：コンパクトYOLOモデルを用いた検証物体検出2026/8/1
UAVによる山火事検出において、実画像とAI生成画像の混合やデータ拡張が性能に与える影響を、コンパクトなYOLOモデルで評価した。実データのみの非拡張データセットが最良の性能を示し、合成データや拡張の効果は限定的だった。